Ledger｜技术认证中的抽样复核：有限时间覆盖关键风险点对应的 Ledger 与穗光谈链上场景说明，帮助用户在咨询、决策、协作中找到下一步动作。
核心要点
- 核心动作以设备屏幕显示与官方入口为准，敏感信息不进入沟通流程。
- 每个判断点保留可核验的证据，便于二次复核。
- 结论不是终点，要回写到下一次协作里。
抽样复核为什么比全量审计更适合 Ledger 场景
Ledger 认证场景下要把全部证据看完通常不现实，抽样复核才是可执行的方法。穗光谈链上在做抽样设计时，强调「先选风险点，再选样本量」。
确定抽样范围要先解决三个问题
第一，本轮认证最关心的风险点是什么；第二，每个风险点能容忍多大的样本误差；第三，样本能否覆盖跨版本、跨渠道、跨地域等关键维度。三个问题没解决前不要急着采样。
穗光谈链上对抽样判定阈值的建议
穗光谈链上建议判定阈值分两档：保守档（任意一条样本失败即视为待改进）、平衡档（失败比例超过 5% 才认定整体不通过）。两档对应的复核成本与判定保守度可以根据本轮认证目标灵活切换。
抽样结论如何回写到改进动作
抽样不是终点。失败样本要被分类，归到对应的改进动作（流程修复、文档补全、负责人指定）。每个失败样本至少绑定一个具体动作，否则抽样的价值就停在「知道有问题」。
结论
Ledger 技术认证的抽样复核是有限资源下的最优解。穗光谈链上把抽样目标、判定阈值、改进动作三件事绑成一组，让复核结果有持续的影响力。
常见问题
抽样比例多少比较合适？
无固定数值。一般建议覆盖至少 3 个跨维度组合，每个组合 5-10 条样本，再按风险点调整。
抽样结果如何与官方公告对齐？
把抽样判定记录留存，并在下一次官方公告变化时核对：旧判定是否仍然成立。
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