본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

robustness-checker

Design and run risk-targeted robustness, sensitivity, error, and baseline checks for an approved mathematical model, emitting compact machine evidence in lean mode and a final report in submission mode.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.3 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Purpose

Test the claims most likely to fail. Choose checks from the model's assumptions and decision risks rather than filling a generic checklist.

Preconditions

  • Approved main and usable baseline executed.
  • Run summary, method card, probe summary, and relevant outputs exist.
  • Claim or decision to be tested is known.

Workflow

  1. Identify load-bearing assumptions and claims.
  2. Select applicable checks:
    • parameter or weight perturbation;
    • alternate split or resampling;
    • seed stability;
    • outlier/missing-data treatment;
    • constraint/capacity perturbation;
    • baseline comparison;
    • output concentration/rank stability;
    • error and uncertainty analysis.
  3. State perturbation ranges and why they are meaningful before interpreting results.
  4. Run checks with fixed seeds where stochastic.
  5. Save compact metrics to:

robustness/Qx/qx_robustness_summary.json

  1. In submission, also save:

robustness/Qx/qx_robustness_report.md

  1. If the stability verdict affects method continuation or claim scope, invoke one choice card and log the human answer in qx_decisions.jsonl.

Summary Contract

Record:

  • tested claim/assumption;
  • input and result source paths;
  • perturbation;
  • metric and threshold if predeclared;
  • observed value;
  • status PASS, CONDITIONAL, or FAIL;
  • limitation;
  • fallback-trigger relevance.

Rules

  • Do not run irrelevant checks merely to reach a count.
  • Do not invent a threshold after seeing the result without labeling it exploratory.
  • Do not convert stability metrics into the human confidence verdict.
  • Do not create robustness-checker_modeler_decision.md.
  • A failed robustness check is evidence for adjust/fallback/claim downgrade, not permission for AI to decide.

Verification

  • Every major final claim has a supporting check or explicit limitation.
  • Perturbations are justified and reproducible.
  • Baseline and main comparisons remain metric-compatible.
  • Concentration/degeneracy risks are revisited when relevant.
  • Submission report sources its numbers from the summary and experiment artifacts.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

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.

zhnnky329/MathModeling-skills1.1천2026년 9월 24일 업데이트

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.

zhnnky329/MathModeling-skills1.1천2026년 9월 24일 업데이트

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.

zhnnky329/MathModeling-skills1.1천2026년 9월 24일 업데이트

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.

zhnnky329/MathModeling-skills1.1천2026년 9월 24일 업데이트

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.

zhnnky329/MathModeling-skills1.1천2026년 9월 24일 업데이트

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.

zhnnky329/MathModeling-skills1.1천2026년 9월 24일 업데이트

zhnnky329의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고