## 选择算法诊断页的交互结构

三种方案都能展示“正常功能 → 当前问题 → 原因 → 后果 → 纠正方案 → 预期结果”。请重点比较：第一眼是否容易理解，以及点击后能否逐层深入。

B · 推荐：双层算法地图
输入路径→ 曲率计算 ⚠→ 平滑约束→ 输出轨迹
原因
边界导数不连续
影响传播
曲率峰值 → 控制抖动
纠正预演
新约束 → 预期稳定

### 基线流程 + 故障/修正叠加层

先固定展示算法正常机制；点击问题后在同一流程上高亮故障节点、原因和影响，再切换到修正方案预演。上下文不丢失，最适合函数与算法诊断。

A · 线性故事链
1. 原算法功能输入如何变成输出
↓ 点击继续
2. 当前问题异常发生在哪里
↓
3. 原因与后果为什么错、会导致什么
↓
4. 纠正与预期改什么、预计变成什么

### 从上到下的诊断故事

阅读顺序最直观，适合汇报展示；但算法复杂或问题较多时页面会变长，比较多个问题时容易失去原流程位置。

C · 自由探索工作台
可缩放算法关系图
节点可自由点击
节点详情

输入
源码位置
问题
根因
影响
验证

### 图谱式诊断工作台

探索能力最强，适合大型算法和多个函数；但实现与维护成本最高，日报第一次打开时也更容易让读者迷失。

我的建议：选择 B。它保留原算法作为稳定“地图”，问题和解决方案都是同一张地图上的可切换叠加层，最符合你强调的“点击就能理解目前状况和修正后结果”。