假设一个平行世界：你的实验还在跑，论文初稿的截止日期到了，你决定先写结果章节。
第一种结局：数字还没出来，你先用"预计值"顶上，想着实验结束再替换。后来实验周期延长，你换了两组参数，结果章节里的旧数字忘了改——它们出现在了提交版里。
第二种结局：你让 AI "帮忙生成一段看起来合理的结果分析"。文本很流畅，但没有数据支撑，通篇空洞强断言，去 AI 味报告一跑，这一章全线飘红。
第三种结局：你最勤快，把能想到的分析全写了。实验数据真正回来那天，你发现真实结果和推演结构对不上——两章推倒重写。
三个平行世界，指向同一个错误的根源：结果章节被安排在了它不属于自己的时间。
正确的时间观：data_needed 替你守门
muchsci 论文水手的写作蓝图里有这样一道工序：生成大纲时逐章标注，哪些章节不依赖数据——文献综述、理论框架，可以先写；哪些章节必须有真实结果——标记 data_needed，等实验。
标注之后，你的写作顺序自动变得合理：能写的先写满，等数据的章节保留结构、留出占位符——且占位符绝不自动填数字，这条规则写死在 muchsci 的产品里。数据到位，回填即可，不返工。
缺口行动清单：实验排期的依据
data_needed 标记聚在一起，就是一份行动清单：第 4 章需要 A/B 两组对照实验结果，状态"等实验"；第 3 章文献支撑充分，已完成；第 5 章需要问卷回收，已排期。
这份清单的价值在写作之外——它让实验排期有了依据：哪些数据是关键路径、哪些可以并行补采，一目了然。缺口先暴露，总比交稿前夜暴露强。
真实世界里没有平行宇宙可以试错，但可以让 muchsci 的机制替你避开所有坏结局。让每章数据依赖清清楚楚，写作与实验两条线就能并行不悖——这是论文写作里最划算的一种秩序。