C2_FLIP / ENGINE 0.8.30

改选一次，人生会怎样？

30种常见抉择，每类500次改选。先核对分岔前一致，再看路径改变了多少，以及是变好还是变坏。

15,000

改选人生，与A报告原人生配对

1,243

不同的原始seed，多类抉择复用同一人

15,000

已核对抉择前记录一致

01 / 改变大，不等于选得更好

观察到的最大寿命路径变化

继续读书的平均绝对寿命差为 16.96 年；有方向的均值为 -0.69 年。两者回答不同问题，不能把绝对差叫作延寿。

是否真的改了那一次

15,000 / 15,000局确认有不同于原自动选择的改选；15,000局的出生状态、此前抉择、目标选项和此前日志通过一致性核对。每局只改一次。“暂停片刻”的500次改选，所列终局指标均未改变。

这些人不是随机抽样

按A报告出现次数取前30类，每类取遇到它的前500个seed。退休、升学、育儿各自筛选了不同人群，不能把排行当作所有人的通用人生建议。

改选会改变后续随机数消耗，差异包含整条人生路径的变化。N1仅作为另一种随机路径扰动参考，不相减、不作置信区间，也不用“高于噪声”宣布因果成立。

02 / 路径变化榜

排序依据

寿命均值按“改选−原自动”计算；绝对差没有好坏方向。每类500对，类别间重复seed，不能把15,000对当成独立的人。N1只使用该类别中具有对应噪声记录的seed，参考分母另列。较早的抉择有更长时间让后续路径分岔，排名也受改选年龄影响，不是剔除随机影响后的重要性排名。

03 / 下钻一个抉择

抉择类型观察年龄

寿命差分布：改选减原自动

终局类别变化

具体从什么改成什么

按原选项代码→改选代码分组。同一个代码的职位、人物、金额等具体内容可能不同，标签只展示最常见的最多3种原文示例，不能当作统一治疗。小于30对的组单列提示；这些组不能相互当作随机分配。

固定年龄：只看截至该年龄已改选的配对

“尚未改选”不会混入当期效果；已到改选年龄但快照缺失者不补零。两臂都存活到该年龄的选择仍存在。金额为内部金额×3.5的人民币中国购买力等价值，非汇率、非现实预测；月收入为年收入÷12。净资产包括现金、投资与住房等，差值中位数不等于两臂中位数相减。

这500人的出生国家构成

按原始出生状态归类，保留收养、迁移等后续经历。不同国家构成与不同改选年龄都影响类别之间的可比性。

04 / 可追溯的分岔案例

取平均绝对寿命差最大的5类，每类选择绝对寿命差接近中位位置的一对，再补充“暂停片刻”作为对照案例。不是挑选最戏剧化或最成功的人生。展开后可对照完整日志。

05 / 样本口径与复算

任务选择来自A的全部抉择记录：频次前30类，各取按序遇到的前500个seed。备用选项选全局自动选择次数最少的可用非原选项，并按代码打破平局；同一类别未必都改为同一个选项。
对照直接复用A的0.8.30完整原始记录。逐份核验任务ID唯一、计划集合一致、原始文件齐全且稳定，以及改选前记录一致。没有重跑昂贵模拟。
终局学历、工作、子女与伴侣状态是在各自死亡年龄观察。子女数为summary.kids（可能含继子女或已亡故子女），不是亲生出生数。伴侣状态字段在部分早亡人生中缺失，该项只在双方有字段时比较并公开分母。
噪声使用N1：同一A seed出生后丢弃一个随机数的路径，与本实验在后来某个年龄改选不同。它不构成同时间、同决策的安慰剂对照。未从C2指标中扣除噪声。
同种子只固定随机起点；本报告可以描述这套引擎的路径敏感性，不能据此推断现实因果收益。

采集完成：2026-10-24T16:44:21.681Z

数据指纹

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将两个Python脚本及policy_report.template.html放回项目scripts/，保留A_peers2002、N_noise、C2_flip原始数据；将selection.json放到work/data-run/c2-selection.json。运行 python3 scripts/analyze_flip_report.py，再运行 python3 scripts/build_flip_report.py。