update2

report.md

@@ -180,6 +180,11 @@ Metrics (with reference):
 - 追加记录到 `example/results/metrics_history.csv`
 - 如果存在上一次记录，输出 delta（新旧对比）
 
+**分布诊断脚本（逐特征 KS/CDF）：** `example/diagnose_ks.py`
+- 输出 `example/results/ks_per_feature.csv`（每个连续特征 KS）
+- 输出 `example/results/cdf_<feature>.svg`（真实 vs 生成 CDF）
+- 统计生成数据是否堆积在边界（gen_frac_at_min / gen_frac_at_max）
+
 Recent run (user-reported, Windows):
 - avg_ks 0.7096 / avg_jsd 0.03318 / avg_lag1_diff 0.18984