题库（一头 · 输入端）
引擎的一头（输入端）。每条 case = 一道真实用户口吻的金融场景测试题，带场景标签（axes）+ 标答要点 + 通过判据 + 边界。出的题喂给中间的被测系统，结果由一尾·能力坐标量化。
构成
题库分两层——引擎通用层（跨产品复用）+ 被测系统层（当前 FinBayes）：
| 内容 | 层 | 说明 |
|---|---|---|
| 认知矩阵与基线 case | 通用 | 跨产品复用的金融认知场景矩阵 + 真实用户语言 + benchmark/多模态/安全适配 + 入口基线（人读出题素材） |
| case 字段规范 | 通用 | 每条 case 的字段结构 + 运行结果格式 |
cases/ | 通用 | 机器可读结构化 YAML 用例（认知矩阵的可执行投影） |
| finbayes/ | 被测系统 | FinBayes 体系题库：Case Library + 工程回归 + 第三方对比 + live 质量门禁 |
通用层承袭自前身 FinClaw 的评测经验（场景矩阵 / 真实用户语言 / 数据降级 / 安全边界），已去掉产品专属命名、升级为跨产品通用层，并用同一套场景标签和读结果对齐。
怎么出题、怎么扩库
- 出题方法：见 methodology · 第二部分 出题法。
- 扩库逻辑：覆盖度驱动 + held-out 纪律，见 场景本体（含覆盖度）。把固定题集变成"按缺口补题"的活库。
使用规则
- case 不能反向定义产品边界，也不能被硬编码进 router prompt。
- case 是评估外环，不是 runtime 内部模块。
- 每次运行必须标注模式：deterministic / degraded / live-quality。
- 不再用"30-case"作正式概念；当前工程 case 只是题库的种子子集。
边界
新产品（Data Horizon / AI Trading Matrix / RLE / FEFM）需要时建自己的题库命名空间；只有跨项目复用验证过的 case 才升为共享。