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.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Classify each parsed mathematical-modeling subquestion by required output and structure, surface ambiguous framing trade-offs for human choice, and record primary/secondary task types without selecting algorithms.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
planning/parse/problem_parse.json exists and maps every Qx to an output.Read legacy parse paths only during migration.
Detailed cues are in references/task-type-guide.md.
planning/classification/problem_classification.json.methods/Qx/qx_decisions.jsonl, or in planning/framing_decisions.jsonl when the Qx method directory does not yet exist.{
"schema_version": 1,
"subquestions": [
{
"id": "Q1",
"primary_type": "evaluation",
"secondary_type": null,
"confidence": "high",
"evidence": [],
"required_validation": [],
"framing_decision_id": null,
"risks": []
}
]
}
references/task-type-guide.md아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
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.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
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.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
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.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
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.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
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.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
Plan the smallest set of diagnostic, comparison, paper, and appendix figures or tables needed to support verified mathematical-modeling decisions and claims.
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.