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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Parse a mathematical-modeling problem into goals, objects, data, constraints, outputs, subquestions, dependencies, variables, relationships, and human-confirmed success criteria before any method selection.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Produce a model-neutral problem contract. Do not start from favorite algorithms or infer missing attachments.
planning/parse/problem_parse.jsonplanning/parse/problem_parse.md only when a human-readable view is useful.{
"schema_version": 1,
"problem_source": [],
"global_goal": "",
"objects": [],
"data_inventory": [],
"global_constraints": [],
"subquestions": [
{
"id": "Q1",
"statement": "",
"goal": "",
"inputs": [],
"unknowns_or_decisions": [],
"constraints": [],
"required_outputs": [],
"success_criteria": [],
"dependencies": [],
"proposed_relationships": [],
"ambiguities": []
}
],
"missing_material": [],
"human_decisions_needed": []
}
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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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