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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Perform the final submission-level audit of mathematical-modeling workflow integrity, evidence quality, anti-fabrication, paper coherence, figures, references, and contest readiness after consistency and completeness audits pass.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
rigor_profile is submission.Workflow integrity
Evidence integrity
Method quality
Paper quality
Presentation
paper/qa_report.md.PASSEDFAILEDNOT_RUNまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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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