问题最初是怎样展开的
研发投入、上市公司和专利数据来自不同文件，表头可能出现在不同位置，年份和公司名称也不完全统一。手工修一份表并不难，麻烦在于下一年、下一批文件还会出现新的“只差一点”。如果规则只对当前文件有效，合并完成也不能算真正完成。
哪些发现改变了原来的方案
我把表头位置、字段别名和匹配键整理成可识别规则，优先使用证券代码与年份连接，同时把重复键、缺失值、匹配率和未匹配记录单独输出。这样做以后，结果不再只有一张合并表，还能看见哪些数据没有进入分析，以及损失发生在哪里。
这个项目处理了哪些具体工作
针对多文件、多表头和命名不统一问题，自动识别表头与字段，按证券代码和年份完成匹配，并对重复、缺失和匹配率进行验证。公开仓库使用合成样例，保护原数据授权。
我在项目中负责哪些判断
个人完成。本人定义匹配键、数据质量规则与输出结构，审核自动识别结果并完成最终验证。
项目经历了哪些阶段
文件盘点
识别不同年份、不同来源文件的结构差异，确定必须保留的字段与统一命名。
表头识别
自动探测真正的表头行，解决合并单元格、说明行和多级标题导致的读取问题。
匹配整合
以证券代码和年份为主键连接研发与专利数据，输出公司—年度分析表。
质量验证
检查重复键、缺失值、匹配率和异常年份，避免“合并成功”掩盖错配。
AI怎样参与这个项目
工具名称只能说明使用过什么。下面记录需求怎样形成、AI承担了哪些工作、我检查了什么，以及项目为什么在当前版本停止。
任务怎样被拆开
我把课程要求、各批Excel文件和希望得到的公司—年度面板交给Trae，先讨论哪些字段必须统一、哪些键适合连接，以及需要怎样记录匹配失败。
Trae负责哪些工作
Trae生成文件扫描、表头探测、字段别名、批量读取、双键匹配和质量报告代码。我负责决定证券代码与年份作为主要匹配键，并检查自动识别是否误读说明行、合并单元格和多级表头。
我怎样确认批量结果可以继续分析
我检查重复键、缺失值、匹配率、异常年份和未匹配清单。程序能够输出合并表只代表代码完成运行；只有数据损失能够被定位，结果才适合进入后续分析。
公开版本怎样保护原始资料
真实课程数据受到授权限制，公开仓库使用结构一致的合成样例。代码、字段规则和测试可以公开，真实公司数据不随仓库发布。
当前材料能够支持哪些结论
- 将零散文件整理为可复用的批处理流程，减少逐年手工调整表头的工作。
- 双键匹配比仅按公司名称更稳定，能避开简称变化与同名风险。
- 把匹配率和未匹配清单作为产物保留，让后续分析知道数据损失发生在哪里。
哪些问题仍然需要更多数据
- 真实原始数据受授权限制不公开，仓库只提供结构一致的合成样例。
- 专利数量不直接等于创新质量，后续研究仍需加入专利类型、引用与行业背景。
- 数据整合建立的是相关分析基础，不自动证明研发投入带来专利增长。