。

她深吸一口气，开始执行陈婧的要求。首先，设置时间范围筛选——过去72小时。这是分析短期稳定性的常用窗口。列表瞬间刷新，记录数量锐减，但每一条依旧代表着系统的一次“不适”。

然后，是波动等级筛选——只显示“临界阈值（红色）”和“高危（深红）”的异常。这是最显著、最需要优先关注的问题点。

列表再次刷新，剩下的记录已经少了许多。

现在，她需要从这些刺眼的红色条目中，挑选出五个具有代表性的点进行标注分析。

她的目光像最精密的探针，快速扫过每条记录的时间戳、接入点ID、信号类型、异常描述……大脑以前所未有的速度运转，过滤着信息。

**记录A：【07-1308:02:11|N-Source-03|视觉信号|瞬时超载（环境光强识别错误）|波动等级：黄色（注意）】**

——忽略，等级不够，且是瞬时错误。

**记录B：【07-1219:34:05|N-Source-11|运动控制|延迟超标（指令执行滞后0.8秒）|波动等级：红色（临界阈值）】**

——标记！运动控制延迟，可能影响操作精准度，尤其对于需要精细动作的节点。

**记录C：【07-1215:17:48|N-Source-09|听觉信号|背景噪音过滤失效|波动等级：红色（临界阈值）】**

——标记！听觉干扰，可能导致关键指令识别错误。

**记录D：【07-1210:55:33|N-Source-05|温度感知|基准漂移（+1.5℃）|波动等级：深红（高危）】**

——标记！温度感知漂移，直接影响环境适应性判断，高危！

**记录E：【07-1201:03:29|N-Source-08|情绪反馈|非预期焦虑信号峰值|波动等级：红色（临界阈值）】**

——标记！情绪反馈异常，可能影响操作者状态，甚至诱发连锁反应。

她的手指在键盘上快速敲击，将选中的记录编号和关键描述，复制粘贴到报告模板的标注区域。动作虽然依旧带着一丝生涩，却不再慌乱。每一个动作都目标明确，只为完成那该