refactor: replace v3 workflow with ChatGPT + Codex thin core

.env.example

@@ -1,15 +1,3 @@
-DEEPSEEK_API_KEY=
-DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
-
-# Alibaba Bailian / DashScope Qwen-VL vision MCP.
-# Leave the API key blank here; put the real key in local .env only.
-QWEN_VL_API_KEY=
-QWEN_VL_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-QWEN_VL_MODEL=qwen3-vl-plus
-
-# Backward-compatible generic vision env names.
-VISION_API_KEY=
-VISION_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-VISION_MODEL=qwen3-vl-plus
-VISION_MAX_IMAGE_BYTES=10485760
-VISION_OFFLINE=0
+# Reference only: export this variable in the shell when needed.
+# The project does not load .env files and uses no model API keys.
+MMWF_WORKSPACE_ROOT=

.github/workflows/formal-workflow.yml

@@ -0,0 +1,29 @@
+name: formal-workflow
+
+on:
+  push:
+  pull_request:
+
+jobs:
+  verify:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: "3.12"
+          cache: pip
+      - run: python -m pip install -r requirements.txt
+      - run: python -m compileall mmwf scripts tests
+      - run: python -m pytest -q
+      - run: python scripts/validate_contracts.py --stage current
+      - run: python scripts/check_gates.py
+      - uses: actions/setup-node@v4
+        with:
+          node-version: "22"
+          cache: npm
+          cache-dependency-path: 11_dashboard/web/package-lock.json
+      - run: npm ci
+        working-directory: 11_dashboard/web
+      - run: npm run build
+        working-directory: 11_dashboard/web

.gitignore

@@ -8,6 +8,7 @@
 
 node_modules/
 11_dashboard/web/node_modules/
+.worktrees/
 
 10_ai_logs/mcp_*.log
 10_ai_logs/*_secret*.json

00_problem/attachments_overview.md

@@ -1,12 +1,15 @@
-# 附件概览
+# 附件总览（自动生成）
 
-| 附件编号 | 文件名 | 类型 | 初步内容 | 可能服务问题 | 读取状态 | 风险 |
-|---|---|---|---|---|---|---|
-| A1 |  |  |  |  | 未读取 |  |
+## 题目文件
 
-## 附件读取备注
-
-
-## 暂不可读或含义不明的附件
+| 文件 | 类型 | 状态 | 抽取字符数 |
+|---|---:|---|---:|
+| text_only_color_concentration_problem.md | .md | 已抽取文本 | 1063 |
+| text_only_crop_yield_problem.md | .md | 已抽取文本 | 1487 |
+| text_only_emergency_logistics_problem.md | .md | 已抽取文本 | 1318 |
+| text_only_medical_supply_dispatch_problem.md | .md | 已抽取文本 | 1839 |
+| text_only_shelter_supply_problem.md | .md | 已抽取文本 | 1805 |
 
+## 数据文件
 
+未发现数据文件。

00_problem/problem_statement.md

@@ -1,28 +1,291 @@
-# 赛题全文
+# 赛题原文（自动汇总）
 
-## 题目名称
+## 来源：text_only_color_concentration_problem.md
 
+# 颜色与物质浓度的辨识问题
 
-## 题目背景
+> 沙盒训练题面。题目方向取自本地题库文件名：
+> `论文数据集/1/多元回归/颜色与物质浓度的辨识问题 .PDF`。
+> 本文件不复制历史论文正文、摘要、图注、表格或结论。
 
+某检测设备对不同浓度溶液进行拍摄和预处理后，输出三个归一化颜色通道 `R`、`G`、`B`。现在给出若干标准样本的真实浓度和颜色读数，以及若干待测样本的颜色读数。请建立数学模型识别待测样本的物质浓度。
 
-## 问题要求
+## 已知标准样本
 
-### 问题一
+| sample_id | concentration_mg_L | R | G | B |
+|---|---:|---:|---:|---:|
+| S01 | 0.5 | 0.91 | 0.23 | 0.18 |
+| S02 | 1.0 | 0.85 | 0.29 | 0.21 |
+| S03 | 1.5 | 0.79 | 0.35 | 0.26 |
+| S04 | 2.0 | 0.72 | 0.42 | 0.31 |
+| S05 | 2.5 | 0.66 | 0.49 | 0.37 |
+| S06 | 3.0 | 0.60 | 0.55 | 0.43 |
+| S07 | 3.5 | 0.54 | 0.61 | 0.50 |
+| S08 | 4.0 | 0.49 | 0.67 | 0.57 |
+| S09 | 4.5 | 0.43 | 0.72 | 0.63 |
+| S10 | 5.0 | 0.39 | 0.76 | 0.69 |
 
+## 待测样本
 
-### 问题二
+| sample_id | R | G | B |
+|---|---:|---:|---:|
+| T01 | 0.77 | 0.37 | 0.28 |
+| T02 | 0.58 | 0.57 | 0.46 |
+| T03 | 0.45 | 0.70 | 0.61 |
 
+## 问题一
 
-### 问题三
+分析颜色通道与物质浓度之间的关系，建立一个可解释的浓度预测模型，并说明各颜色通道对浓度识别的作用方向。
 
+## 问题二
+
+比较至少三类候选模型的预测误差，例如线性回归、多项式回归、集成回归或其他合理模型。请给出模型选择依据，并说明如何控制小样本过拟合风险。
+
+## 问题三
+
+预测待测样本 `T01`、`T02`、`T03` 的浓度，给出不确定性说明，并提出可复用的检测流程建议。
 
 ## 硬性要求
 
-- 
+- 本题不使用图片输入。
+- 所有数值结果必须能追溯到结果合同。
+- 图表引用必须先登记到图表合同。
+- 不得复制题库中历史论文文本。
+
+
+
+## 来源：text_only_crop_yield_problem.md
+
+# 温室作物产量预测与水肥调控问题
+
+> 沙盒训练题面。本文档为新的纯文本赛题，不复制历史论文正文、摘要、图注、表格或结论。
+
+某温室种植系统记录了若干批次番茄的环境与管理变量。每个批次给出日均温度、相对湿度、光照时长、灌溉量、施氮量和最终单位面积产量。现需要建立数学模型，分析影响产量的关键因素，并预测三个待评估批次的产量。
+
+## 已知训练批次
+
+| batch_id | temperature_C | humidity_pct | light_h | irrigation_L_m2 | nitrogen_g_m2 | yield_kg_m2 |
+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
+| B01 | 20.5 | 72 | 6.1 | 3.2 | 8.0 | 5.8 |
+| B02 | 21.0 | 70 | 6.5 | 3.5 | 8.5 | 6.2 |
+| B03 | 21.8 | 68 | 7.0 | 3.8 | 9.0 | 6.8 |
+| B04 | 22.4 | 65 | 7.5 | 4.1 | 9.4 | 7.3 |
+| B05 | 23.0 | 63 | 8.0 | 4.4 | 9.8 | 7.9 |
+| B06 | 23.6 | 61 | 8.5 | 4.7 | 10.2 | 8.3 |
+| B07 | 24.1 | 60 | 8.8 | 5.0 | 10.7 | 8.6 |
+| B08 | 24.8 | 58 | 9.1 | 5.2 | 11.0 | 8.9 |
+| B09 | 25.3 | 57 | 9.4 | 5.5 | 11.5 | 9.1 |
+| B10 | 25.9 | 55 | 9.8 | 5.8 | 12.0 | 9.3 |
+| B11 | 26.5 | 54 | 10.1 | 6.1 | 12.5 | 9.4 |
+| B12 | 27.0 | 53 | 10.4 | 6.4 | 13.0 | 9.2 |
+
+## 待评估批次
+
+| batch_id | temperature_C | humidity_pct | light_h | irrigation_L_m2 | nitrogen_g_m2 |
+|---|---:|---:|---:|---:|---:|
+| P01 | 22.8 | 64 | 7.8 | 4.3 | 9.7 |
+| P02 | 24.6 | 59 | 9.0 | 5.1 | 10.9 |
+| P03 | 26.8 | 53 | 10.3 | 6.3 | 12.8 |
+
+## 问题一
+
+分析环境变量和管理变量对单位面积产量的影响方向，识别主要驱动因素，并给出可解释的产量预测模型。
+
+## 问题二
+
+比较至少三类候选模型的预测误差，例如多元线性回归、带正则化的回归、二次响应面模型、树模型或其他合理模型。说明小样本条件下的验证方式和过拟合控制策略。
+
+## 问题三
+
+预测待评估批次 `P01`、`P02`、`P03` 的单位面积产量，给出不确定性说明，并提出可复用的水肥调控建议。
+
+## 硬性要求
+
+- 本题只使用纯文本表格数据，不使用图片输入。
+- 所有数值结果必须能追溯到 `result_contract.csv`。
+- 所有论文图表引用必须先登记到 `figure_contract.csv`，且图表文件必须存在。
+- 关键公式必须登记到 `formula_contract.csv`。
+- 不得复制历史论文文本、图注、表格或结论。
+
+
+
+## 来源：text_only_emergency_logistics_problem.md
+
+# 城市应急物资配送路径优化问题
+
+> 沙盒训练题面。本文档为新的纯文本赛题，不复制历史论文正文、摘要、图注、表格或结论。
+
+某城市在暴雨后需要从三个临时仓库向九个需求点配送应急物资。每个需求点给出最近仓库、距离、需求量、服务时间窗和道路可靠度。现需要建立数学模型，设计车辆路径和应急调度策略，使总行驶距离、迟到惩罚和道路风险综合最小。
+
+## 仓库与车辆
+
+| warehouse_id | vehicle_count | vehicle_capacity_units | dispatch_start_h |
+|---|---:|---:|---:|
+| W1 | 2 | 150 | 0.0 |
+| W2 | 2 | 150 | 0.0 |
+| W3 | 2 | 150 | 0.0 |
+
+## 需求点数据
+
+| demand_id | nearest_warehouse | distance_km | demand_units | time_window_start_h | time_window_end_h | road_reliability |
+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|
+| D01 | W1 | 5.2 | 42 | 2.0 | 3.0 | 0.92 |
+| D02 | W1 | 7.8 | 36 | 1.0 | 3.5 | 0.88 |
+| D03 | W1 | 11.4 | 55 | 2.5 | 5.0 | 0.76 |
+| D04 | W2 | 6.1 | 31 | 1.5 | 3.0 | 0.90 |
+| D05 | W2 | 9.6 | 48 | 2.0 | 4.5 | 0.81 |
+| D06 | W2 | 13.2 | 60 | 3.0 | 5.5 | 0.70 |
+| D07 | W3 | 4.9 | 28 | 1.0 | 2.5 | 0.95 |
+| D08 | W3 | 8.4 | 44 | 1.8 | 4.0 | 0.84 |
+| D09 | W3 | 12.5 | 52 | 2.7 | 5.0 | 0.74 |
+
+## 问题一
+
+建立可解释的配送路径基线模型，说明距离、需求量、时间窗和道路可靠度如何进入目标函数与约束。
+
+## 问题二
+
+比较至少三类候选模型，例如最近仓库贪心、节约里程启发式、鲁棒路径优化或其他合理模型。给出模型选择依据，并说明如何验证路径可行性。
+
+## 问题三
+
+给出推荐配送方案、车辆数量、路径顺序和应急扰动下的调整策略。至少分析道路可靠度下降、需求量上升、时间窗压缩三类情景。
+
+## 硬性要求
+
+- 本题只使用纯文本表格数据，不使用图片输入。
+- 所有数值结果必须能追溯到 `result_contract.csv`。
+- 所有论文图表引用必须先登记到 `figure_contract.csv`，且图表文件必须存在。
+- 关键公式必须登记到 `formula_contract.csv`。
+- 最终训练论文必须导出 DOCX 和 PDF，并记录验收条件。
+- 不得复制历史论文文本、图注、表格或结论。
+
+
+
+## 来源：text_only_medical_supply_dispatch_problem.md
+
+# 城市临时医疗点补给调度优化问题
+
+某城市在强降雨后设立多个临时医疗点，需要从若干应急仓库向医疗点配送药品、饮用水和消杀物资。请仅依据以下纯文本数据建立数学模型，不得使用图片、网页或外部地图数据。
+
+## 仓库信息
+
+| 仓库编号 | 位置描述 | 可用车辆数 | 单车容量/箱 | 药品库存/箱 | 饮用水库存/箱 | 消杀库存/箱 |
+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|
+| W1 | 北部综合仓 | 2 | 60 | 85 | 110 | 70 |
+| W2 | 西部医疗仓 | 2 | 55 | 95 | 80 | 60 |
+| W3 | 东南临时仓 | 1 | 50 | 50 | 65 | 90 |
+
+## 临时医疗点需求
+
+| 医疗点 | 区域 | 药品需求/箱 | 饮用水需求/箱 | 消杀需求/箱 | 最晚送达/h | 重要度 |
+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|
+| H1 | 北岸社区 | 18 | 22 | 12 | 2.0 | 5 |
+| H2 | 老城广场 | 16 | 20 | 10 | 2.4 | 4 |
+| H3 | 体育馆 | 24 | 30 | 18 | 3.0 | 5 |
+| H4 | 南湖学校 | 14 | 18 | 14 | 2.8 | 3 |
+| H5 | 东桥社区 | 20 | 24 | 16 | 3.2 | 4 |
+| H6 | 西站临时点 | 12 | 16 | 10 | 2.5 | 3 |
+| H7 | 滨河卫生站 | 10 | 18 | 12 | 3.5 | 2 |
+| H8 | 高新区诊疗点 | 15 | 22 | 13 | 3.1 | 3 |
+
+## 仓库到医疗点距离与道路可靠度
+
+| 仓库 | 医疗点 | 距离/km | 预计通行时间/h | 道路可靠度 |
+|---|---|---:|---:|---:|
+| W1 | H1 | 7.2 | 0.42 | 0.92 |
+| W1 | H2 | 10.4 | 0.68 | 0.87 |
+| W1 | H3 | 15.1 | 0.96 | 0.78 |
+| W1 | H4 | 18.5 | 1.18 | 0.74 |
+| W1 | H5 | 16.8 | 1.05 | 0.80 |
+| W1 | H6 | 13.6 | 0.88 | 0.83 |
+| W1 | H7 | 19.4 | 1.22 | 0.76 |
+| W1 | H8 | 17.2 | 1.10 | 0.81 |
+| W2 | H1 | 12.3 | 0.78 | 0.85 |
+| W2 | H2 | 6.8 | 0.44 | 0.91 |
+| W2 | H3 | 11.7 | 0.72 | 0.86 |
+| W2 | H4 | 13.9 | 0.86 | 0.82 |
+| W2 | H5 | 18.1 | 1.15 | 0.75 |
+| W2 | H6 | 5.9 | 0.38 | 0.93 |
+| W2 | H7 | 14.4 | 0.91 | 0.81 |
+| W2 | H8 | 16.0 | 1.02 | 0.79 |
+| W3 | H1 | 20.2 | 1.30 | 0.72 |
+| W3 | H2 | 16.1 | 1.04 | 0.78 |
+| W3 | H3 | 9.5 | 0.58 | 0.90 |
+| W3 | H4 | 6.4 | 0.40 | 0.94 |
+| W3 | H5 | 8.8 | 0.55 | 0.89 |
+| W3 | H6 | 17.3 | 1.08 | 0.77 |
+| W3 | H7 | 7.6 | 0.48 | 0.92 |
+| W3 | H8 | 5.7 | 0.36 | 0.95 |
+
+## 建模要求
+
+1. 建立配送调度模型，明确目标函数、容量约束、时间窗约束和道路可靠度风险项。
+2. 至少比较三类候选方案，并解释为什么最终推荐方案更适合应急医疗补给场景。
+3. 给出路径方案、车辆使用方案、主要结果表和图表，并进行 validation、sensitivity、robustness 与 residual error 分析。
+4. 训练输出必须包含集成图表和表格的 Word 与 PDF 论文，并在附录记录训练验收条件与通过记录。
+
+
+
+## 来源：text_only_shelter_supply_problem.md
+
+# 暴雨避险安置点物资补给路径规划问题
+
+某区因连续暴雨转移居民到多个避险安置点。指挥中心需要从若干物资仓库配送食品、饮用水、折叠床和医疗包。请仅使用下列纯文本数据建立数学建模论文，不得调用地图图片或外部实时数据。
+
+## 仓库与车辆
+
+| 仓库 | 描述 | 可用车辆 | 单车容量/标准箱 | 食品库存 | 饮用水库存 | 折叠床库存 | 医疗包库存 |
+|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
+| A | 北城储备库 | 2 | 70 | 130 | 160 | 90 | 55 |
+| B | 河西临时库 | 2 | 65 | 110 | 120 | 85 | 60 |
+| C | 南站中转库 | 1 | 60 | 90 | 105 | 70 | 45 |
+
+## 安置点需求
+
+| 安置点 | 人数 | 食品需求 | 饮用水需求 | 折叠床需求 | 医疗包需求 | 最晚送达/h | 优先级 |
+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
+| S1 | 280 | 30 | 38 | 20 | 8 | 2.0 | 5 |
+| S2 | 210 | 24 | 30 | 18 | 6 | 2.6 | 4 |
+| S3 | 350 | 40 | 46 | 28 | 10 | 3.0 | 5 |
+| S4 | 160 | 18 | 24 | 14 | 5 | 3.4 | 3 |
+| S5 | 190 | 22 | 28 | 16 | 6 | 2.8 | 4 |
+| S6 | 140 | 16 | 20 | 12 | 4 | 3.6 | 2 |
+| S7 | 230 | 26 | 34 | 18 | 7 | 3.2 | 4 |
+| S8 | 120 | 14 | 18 | 10 | 4 | 4.0 | 2 |
+
+## 距离、时间与道路风险
+
+| 仓库 | 安置点 | 距离/km | 通行时间/h | 道路可靠度 |
+|---|---|---:|---:|---:|
+| A | S1 | 6.5 | 0.38 | 0.94 |
+| A | S2 | 9.2 | 0.56 | 0.90 |
+| A | S3 | 14.8 | 0.92 | 0.80 |
+| A | S4 | 17.5 | 1.10 | 0.77 |
+| A | S5 | 12.7 | 0.80 | 0.85 |
+| A | S6 | 19.3 | 1.26 | 0.72 |
+| A | S7 | 15.6 | 0.98 | 0.82 |
+| A | S8 | 20.1 | 1.32 | 0.70 |
+| B | S1 | 11.0 | 0.70 | 0.86 |
+| B | S2 | 5.8 | 0.34 | 0.95 |
+| B | S3 | 10.5 | 0.64 | 0.88 |
+| B | S4 | 13.2 | 0.82 | 0.83 |
+| B | S5 | 7.4 | 0.46 | 0.92 |
+| B | S6 | 12.8 | 0.79 | 0.84 |
+| B | S7 | 9.9 | 0.61 | 0.89 |
+| B | S8 | 14.7 | 0.90 | 0.79 |
+| C | S1 | 18.4 | 1.14 | 0.75 |
+| C | S2 | 14.0 | 0.88 | 0.82 |
+| C | S3 | 7.8 | 0.48 | 0.93 |
+| C | S4 | 6.2 | 0.40 | 0.95 |
+| C | S5 | 11.6 | 0.72 | 0.86 |
+| C | S6 | 8.5 | 0.52 | 0.91 |
+| C | S7 | 6.9 | 0.43 | 0.94 |
+| C | S8 | 5.6 | 0.35 | 0.96 |
 
-## 需要特别注意的竞赛规则
+## 任务要求
 
-- AI 使用须保留日志。
-- AI 参与正文内容须在对应位置标注。
-- 参考文献、AI 使用详情、支撑材料须保持一致。
+1. 建立目标函数和约束体系，综合考虑距离、迟到惩罚、道路可靠度风险和车辆容量。
+2. 给出至少三种候选模型或启发式方案，并说明模型选择理由。
+3. 输出路径安排、模型指标对比、敏感性分析、稳健性分析和残差误差解释。
+4. 最终训练论文必须包含正式图表、正文表格、公式、验收附录，并导出 DOCX 和 PDF。