这条路线把“能解释的算法”推进为“能重复验证的程序”。如果已经熟悉基础节点，可以先读两个综合项目的规格，再按不熟的依赖回查正文；缺少基础时按阶段顺序完成。

保留基线再做优化

为每个功能保留一个清楚但较慢的小规模基线。新的结构或优化先与基线比较含义，再测量输入变大后的成本。测量中记录Python版本、数据生成规则、随机种子与重复次数；把预处理、查询和输出分别计入它们实际发生的阶段。不要把预建集合的查询结果直接宣传成一次性任务的总耗时。

调度项目先验证DAG、未知依赖和关键路径，再讨论有限执行槽。搜索项目先保证正向词频与倒排表一致，再讨论排名、短语与索引持久化。功能扩展必须重新检查原证明的前提；已有测试通过不代表改变模型后仍然正确。

完成条件

提交可以在新目录直接运行的代码、测试、输入样例与运行命令。正确性报告至少包含一个正常输入、一个边界、一个会击败错误做法的反例，以及适用的随机对拍。性能报告比较多个规模，解释时间与内存的来源，不预设速度倍数。

最后解释三类限制：随机算法给出的概率保证、近似算法给出的目标界、工程启发式依赖的数据条件。对项目中的每个重要选择给出替代方案及切换条件，例如数据超出内存、任务资源有限或检索需要短语语义。达到这些条件后，再进入更大规模系统的实际约束。