"Data-Quality"
- 辨識自動化流量 接收端讀不到 HTTP 標頭時在前端蒐集訊號分辨機器與真人；多數 AI 訓練爬蟲不執行 JavaScript，因此不會出現在這份統計裡
- 這份統計的分母是什麼 報表上的數字要拿去回答問題之前，先確定它涵蓋了誰、漏掉了誰，以及哪些結論在這個涵蓋範圍下仍然成立
- 假故障與靜默失效的診斷 自建的 Apps Script 流量統計看起來壞了、或看起來正常但數字不對時，分辨症狀出現的位置與問題所在的位置
- 4.C13 Discord：從儲存問題回推觀測缺口 每次儲存遷移都暴露觀測盲區，把儲存成長問題重新框架為訊號設計問題。
- 倖存者偏誤的幅度估計：知道基準被篩過之後，數字要修多少 已經判出一組產業基準被倖存者篩過、方向也定了，要估那個偏誤有多大、估不出來時要把那組數字降成什麼用