###六、差异去潮：把“差异洪潮”变成统计而不是恐慌
风暴的另一条路是频率：
只要差异事件足够多，即便是d2也会让维护者疲惫。
因此需要去潮与聚合，类似校验红叉洪潮的治理。
证据标签：div-decay-01
div-decay-01a：差异事件进入去潮池批次处理
*同一字段类型、同一镜像来源、同一设备指纹、同一模板样本自动聚类
div-decay-01b：每批只输出三类摘要
*d1摘要（若有）
*d2摘要（若有）
*d3噪声统计（数量、来源分布、疑似投喂占比）
div-decay-01c：疑似投喂的差异样本进入缓冲池，不进入三实现一致标识的对外解释链
*对内仍可审计
*对外只显示“噪声占比上升”而非逐条差异
div-decay-01d：差异阅读负担控制
*大众层不再被推送每一条差异归因回执
*只有d1/d2触发简明“归因卡”
差异不再是一条条焦虑，而是一张张统计与归因卡。
敌人靠的是“很多很多”。
去潮让“很多很多”变成“可控可量”。
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