上一篇说的是规则：依据要写成文档。这篇说过程：发生了什么，要一条条记下来。
两件事合起来才是完整的白盒——规则回答"依据是什么"，记录回答"发生了什么"。
为什么不能改
推演系统里最危险的操作是"改状态"。
城市人口少了 3000，直接 UPDATE 一下？短期省事，长期灾难。等你想问"这 3000 人是怎么没的"，会发现没人记得：是迁出的、统计口径变了，还是某个循环里多减了一次？状态被覆盖，现场就没了。
屿城沙盘的规矩是：任何变动都作为一条新记录追加进事件序列，已有记录永不修改、永不删除。
每条记录写四要素：
- 谁触发的（哪个 agent、哪条规则、哪个系统模块）；
- 改了什么（哪个变量、改前改后的值）；
- 什么时候（推演的第几个时间步，逻辑时钟，不是墙上时钟）；
- 为什么（上游引用——这条变动是响应哪条变动而来的）。
几个视图，一份记录
城市状态有经济、文化、心理等好几个视图，听起来像好几套数据。其实它们全部从同一份事件记录里查出来：记录里只有一种东西——事件条目。经济视图是把与资源、交易相关的条目聚合出来，心理视图是把与情绪、压力相关的条目聚合出来。视图是查询，不是存储。
这个设计有个很实用的性质：几个视图永远不可能互相矛盾。
经济视图说"居民变富了"、心理视图说"居民更焦虑了"，这在现实里完全成立；但如果两套视图各记各的，你就要怀疑是不是数据没对上。从同一份记录派生时，两个结论来自同一批事件，矛盾只可能是真实现象，不可能是系统 bug。
回放与复算
有了"规则版本 + 完整记录"，回放就不是录屏，而是重演：
- 回放：从记录的任意时间点开始逐条重放，看城市状态怎么一步步演化，像拖进度条看一座城市的历史；
- 复算：用同一版本规则和同一随机种子从头跑一遍，记录应该逐条一致。不一致，说明引擎引入了非确定性，那是必须修掉的 bug。
复算这条我们直接拿来当回归测试：每次引擎升级，先跑历史推演复算，对不齐就不许发布。
成本与取舍
只增不改意味着记录只会变长。我们的应对办法：
- 条目结构化压缩存储，热数据在内存、冷数据落盘；
- 支持快照点——不必每次从第 0 步回放，从最近的快照起步即可；
- 快照本身也写进记录，生成依据同样可查。
最后
只增不改的记录，是把"系统的记忆"从易变的状态变成不可变的历史。历史不能改，只能追加——推演结论能被信任，靠的就是这一点。
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