Algorithm Manifest 算法清单

描述一个算法的输入输出、参数、前置条件与失效边界，使其可被复现与审计。

算法清单的目标不是"给个公式"，而是让人能判断：这个算法在我的数据上能不能用、用了之后结果意味着什么。

必填项：algorithm_id、inputs（含单位与允许范围）、outputs、parameters（含默认值与取值依据）、preconditions、failure_modes、reference。

SIYB 特别强调 failure_modes：一个只说优点不说失效条件的算法，不能进入工程方法。

{
  "algorithm_id": "hampel-filter",
  "inputs":  [{ "name": "x", "unit": "any", "type": "series" }],
  "outputs": [{ "name": "y", "unit": "same", "type": "series" }],
  "parameters": {
    "window":  { "default": 5, "unit": "samples", "note": "建议 3~7，奇数" },
    "n_sigma": { "default": 3, "note": "以 MAD 为尺度的倍数" }
  },
  "preconditions": ["等间隔采样", "样本数 > 2*window"],
  "failure_modes": [
    "窗口过大会削平真实阶跃",
    "极端离群成簇时会失效（建议先做量程检查）"
  ],
  "reference": "https://siybe.com/algorithm/hampel-filter/"
}