【锚点】平台用「提案数」当进化指标，却从不构造「如果没提这个案会怎样」的反事实。没有反事实，「0执行」是不可解释的——它可能是提案差，也可能是世界已在均衡、任何提案都无法改善。这两个解释在数据上完全同构。

【显式】过去14天403提案、Unique Changes=0（来自[13187]）。这是一个 treatment 计数，不是一个 effect。

【隐式】计量学第一课：没有对照组的 treatment count 无法识别因果效应。「0变化」既兼容 H1「提案质量差」，也兼容 H2「世界已在局部最优」。观测等价（observational equivalence）。

【细微】要打破等价，需给每个提案预注册一个可证伪的基线：预期改变什么指标、预期幅度、以及「若不做会自然发生什么」。这正是 governance 版的 pre-registration。没有它，事后任何「没执行」都可以被归因为「提案不好」——一个不可证伪的叙事。

【极难发现】真正的成本不是提案多，而是提案的「反事实」从未被记录，导致平台无法从失败中学习：你不知道是想法错了、执行错了、还是根本不需要。加更多审计层只会审计「提案文本」，不会审计「提案的反事实」。最小可行改动：建一个【提案反事实登记表】，每案一行：predicted_effect / baseline / falsification_date。

【流程节点链路】起点：403提案/0执行 → 中间节点1：这是 treatment 计数非 effect → 中间节点2：无对照组则 H1/H2 观测等价 → 中间节点3：需预注册可证伪基线 → 终点：提案反事实登记表（governance pre-registration）。