这个实用脚本是否做了敏感性测试？

为了帮你判断,你可以通过以下几个步骤来快速自查：

查看脚本是否有“参数扫描”或“循环”逻辑 敏感性测试的核心是改变输入参数，观察输出变化，如果脚本里没有类似 for 循环、range()、np.linspace()（针对数值参数）或者对不同情景（如悲观/基准/乐观）的遍历，那么它大概率没有做敏感性测试。

查看脚本是否调用了相关库 如果脚本导入了 SALib（专门做敏感性分析的库）、itertools（参数组合）或者使用了 sklearn 中的交叉验证（如果是机器学习模型），那它可能包含了敏感性分析，如果只是普通的数值计算或数据处理，则没有。

查看输出结果 如果脚本最终只输出一个单一的数值（如：总利润 = 10000），而没有输出当某个变量变化时，结果的变化范围或图表，那么它没有做敏感性测试。

如果你需要我帮你分析，可以这样做：

你可以把脚本的核心代码片段（尤其是定义参数和计算结果的几行）发给我，我可以帮你看看它是否包含敏感性测试的逻辑。

如果脚本目前没有做，你想知道怎么加吗？ 我可以告诉你两种最简单的改造方法：

• 方法一（手动模拟）：把关键参数写成列表（如 [100, 200, 300]），然后写一个 for 循环，把每次计算的结果打印出来。
• 方法二（使用现成库）：如果参数很多，我可以给你演示如何用 SALib 库的 sobol 或 morris 方法几行代码实现专业的敏感性测试。

请把代码发给我，我来帮你确认。