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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Assemble a submission-ready writer package from final method, result, robustness, figure, and human-decision artifacts, then freeze approved numerical claims with provenance.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Create the writer's single source package and immutable numerical snapshot. Do not manufacture missing judgments or freeze unapproved claims.
rigor_profile is submission.qx_decisions.jsonl.results/Qx/reports/qx_solution_package_for_writer.md.modeler-decision-logger as package_signoff.results/Qx/reports/frozen_numbers.json.Each entry contains:
{
"claim_id": "q1_main_rmse",
"value": 2.4,
"unit": "units",
"source_file": "results/Q1/experiments/final/metrics/main.json",
"source_locator": "$.rmse",
"frozen_at": "ISO-8601",
"frozen_by_skill": "solution-package-builder",
"decision_id": "q1_package_signoff"
}
Use a source line only for stable text files; use a JSON path, table key, or row/column identifier for structured data.
solution-package-builder_modeler_decision.md.frozen_numbers.json before human package sign-off.When a canonical source changes after freeze:
freeze_change_log.md;아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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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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