Detect whether approved modeling code is Python or MATLAB/Beita Tianyuan and route it to the matching reviewer using the compact named-check review contract.
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Generate and run minimal reproducible MATLAB or Beita Tianyuan compatible code for the human-approved main method and usable baseline, with compact experiment artifacts and a canonical run summary.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
code/matlab/Qx/qx_code_plan.md exists.Legacy artifacts may be read during migration but do not override the human decision.
.m files under code/matlab/Qx/.run_summary.json under results/Qx/experiments/roundN/.diary or another full log only for a failure or reproducibility warning.code-reviewer.code/matlab/Qx/
├── qx_code_plan.md
├── qx_baseline.m
├── qx_main.m
└── run_all.m % only when useful
Do not create scripts for unapproved candidates or a duplicate README.
readtable, readmatrix, writetable, writematrix, save, load, and fullfile.rng(2026) or the recorded seed.jsonencode when supported; otherwise write the required JSON fields deterministically.Follow the model-code-analyzer contract, including approved decision ID, roles, paths, metrics, output-degeneracy evidence, fallback state, timing, seed, environment, warnings, and errors.
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Detect whether approved modeling code is Python or MATLAB/Beita Tianyuan and route it to the matching reviewer using the compact named-check review contract.
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Audit whether the semantic evidence required by the active lean or submission profile exists and is current, without requiring one verbose artifact per skill or an arbitrary number of pass bullets.
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Run scoped or final cross-media consistency checks for mathematical-modeling artifacts, comparing canonical numbers, symbols, parameters, decisions, files, and paper claims without performing full-workspace audits for low-risk changes.
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Map contest attachments to subquestions, audit and clean raw data, and emit one reusable data profile with quality, coverage, imbalance, concentration, and method-readiness evidence for downstream risk screening.
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Build one compact choice card at a genuine mathematical-modeling judgment point. Use before method screening, after a meaningful experiment, or before final claim/freeze approval so the human chooses the trade-off while AI handles mechanical consequences.
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Plan the smallest set of diagnostic, comparison, paper, and appendix figures or tables needed to support verified mathematical-modeling decisions and claims.
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