彩票概率校准报告

适用场景

把第一步的历史校准 JSON 转成可复核的最终报告，并在样本不足或可靠性偏差过大时明确标记人工复核。

输入与输出

• - 输入：第一步输出的 calibration.json，可选报告标题
• 输出：READYFORHUMANREVIEW/HOLD、可靠性分箱、最大绝对偏差、Brier、对数损失和 reporthash

运行

CODEBLOCK0

错误恢复

上游不是 READY 或分箱显示明显偏差时保持 HOLD/人工复核；不要删除失败样本来美化结果。

隐私与责任边界

只处理公开来源或买家有权使用且已脱敏的本地 JSON，不读取凭据，不连接售彩、支付、下单或代投接口。概率指标只描述历史样本中的统计校准程度，不代表未来开奖概率、中奖率或收益。

验收

使用 examples/input.json 运行，确认输出含 status、findings、稳定 hash 和 prediction_claim=false；再用样本不足、概率越界、号码越界、重复期号或缺少实际标签的输入验收 REVIEW 分支。