chore: 初始化 MCM/ICM Toolkit 仓库骨架

审查并精简 ChatGPT 的建库建议后落地的第一版骨架，只定接口不写实现。 - 建议审查：14 个包 → 7 个；约 250 个函数 → 约 40 个；5 个 Result 类 → 1 个（docs/01-suggestion-review.md） - docs/：架构、路线图（含永久不做清单）、环境、Git 工作流、函数卡片模板 - src/mcm_toolkit/：core / data / stats / models / solve / decision / viz 共 23 个模块，均为签名 + docstring + NotImplementedError - tests/：9 个文件，其中 test_api_surface.py 已通过（20 passed） - examples/ problems/ notebooks/ figures/ tables/ 骨架 - pyproject.toml（核心依赖 4 个 + 6 组 extras）、environment.yml - scripts/：setup-venv.ps1（ASCII + LF）、setup-conda.ps1、doctor.ps1 - 环境：.venv（system-site-packages）与 conda 环境 mcm-toolkit 均已建好，数值栈版本与 base 完全对齐（numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6，MKL 后端）
2026-10-01 17:43:48 +08:00
commit 5319589dfd
@@ -0,0 +1,137 @@
+# S 档「函数卡片」模板
+
+> **只给 S 档用**（约 15 个招牌算法，见 `docs/03-roadmap.md` §3.1）。
+> 其余 A 档函数只要求 docstring 一句话 + 一条 pytest，不写卡片。
+>
+> 卡片写在哪：`docs/algorithms/<函数名>.md`。
+> 为什么写：S 档是自己实现、以后会去改内部实现的算法，
+> 卡片是"半年后还看得懂当时为什么这么写"的唯一保障。
+
+---
+
+## 卡片模板
+
+```markdown
+# <函数名>
+
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 模块 | `mcm_toolkit.<包>.<模块>` |
+| 档位 | S |
+| 参考来源 | <教材 / 论文 / 库；自己实现时参考了什么> |
+
+## 1. 数学定义
+
+<公式。用 LaTeX 写，例如 \`\\hat{\\theta}^* = \\arg\\min_\\theta ...\`。
+一句话说清输入输出分别是什么数学对象。>
+
+## 2. 适用场景
+
+**用**：<什么题型、什么数据条件下该用它>
+**不用**：<什么条件下它失效或不该用>
+
+## 3. 参数与返回值
+
+| 参数 | 类型 | 默认 | 含义 | 取值影响 |
+|---|---|---|---|---|
+| | | | | |
+
+返回 `Result`：
+
+| 字段 | 内容 |
+|---|---|
+| `params` | |
+| `metrics` | |
+| `data` | |
+
+## 4. 复杂度
+
+- 时间：`O(...)`
+- 空间：`O(...)`
+- **什么时候会跑不完**：<给出具体数字量级，例如"n > 1e6 时内存 8GB 打不住">
+
+## 5. 数值稳定性
+
+<浮点误差、除零、log(0)、上溢下溢、病态矩阵……
+写清"什么输入会出问题"和"代码里怎么防的"。>
+
+## 6. 常见错误
+
+1. <错误用法> → <后果> → <正确做法>
+2. …
+
+## 7. 最小示例
+
+```python
+# 能直接复制进 notebook 跑通的 5～15 行
+```
+
+## 8. 单元测试要点
+
+| 测什么 | 期望 |
+|---|---|
+| <已知解析解> | <精度要求> |
+| <边界输入> | <行为> |
+
+## 9. MCM/ICM 用法
+
+- **哪类题**：<例如"评价类 / 预测类 / 优化类">
+- **论文里怎么表述**：<一句话，能直接改写成论文的"方法"小节>
+- **图**：<配哪张图，用哪个 `viz` 函数>
+- **踩坑提醒**：<评审最可能质疑什么>
+```
+
+---
+
+## 示例：`bootstrap_ci` 的卡片（示范，未定稿）
+
+```markdown
+# bootstrap_ci
+
+| 项 | 内容 |
+|---|---|
+| 模块 | `mcm_toolkit.stats.bootstrap` |
+| 档位 | S |
+| 参考来源 | Efron (1979); Efron & Tibshirani (1993) *An Introduction to the Bootstrap* |
+
+## 1. 数学定义
+
+给定样本 \`x_1..x_n\` 与统计量 \`T(·)\`，从 \`x\` 中有放回抽 \`n\` 个得到 \`x^*\`，
+重复 \`B\` 次得 \`T^*_1..T^*_B\`。百分位法区间为
+\`[T^*_{(α/2·B)}, T^*_{(1-α/2)·B}]\`。
+
+## 2. 适用场景
+
+**用**：统计量没有解析分布（中位数、极差、自定义指标）、样本有偏、想给区间但不想假设正态。
+**不用**：\`n < 10\`（经验分布不可靠）；数据有强时间相关性时（要用 block bootstrap）。
+
+## 3. 参数与返回值
+
+| 参数 | 类型 | 默认 | 含义 | 取值影响 |
+|---|---|---|---|---|
+| `statistic` | callable | `np.mean` | 任意 `f(sample) -> float` | 换 `np.median` 就得到中位数的 CI |
+| `n_resamples` | int | 10000 | 重采样次数 `B` | 越大区间端点越稳；10000 通常够 |
+| `confidence` | float | 0.95 | 置信水平 | |
+| `method` | str | `"percentile"` | `"percentile"` / `"bca"` | BCa 更准但慢 |
+
+## 4. 复杂度
+
+时间 \`O(B·n)\`；空间 \`O(B)\`（**按块处理，不落地 B×n 矩阵**）。
+`n=1e6, B=1e4` 约 \`1e10\` 次操作 → **跑不完**，此时应改用解析近似或降 `B`。
+
+## 7. 最小示例
+
+\`\`\`python
+import numpy as np
+from mcm_toolkit.stats import bootstrap_ci
+r = bootstrap_ci(heights, statistic=np.median, n_resamples=10000, random_state=42)
+print(r.params["low"], r.params["high"])
+\`\`\`
+
+## 9. MCM/ICM 用法
+
+- **哪类题**：任何要"给结论 + 给不确定性"的题，尤其评价类和预测类。
+- **论文里怎么表述**："采用非参数 bootstrap（B=10000，seed=42）估计中位数的 95% 置信区间。"
+- **图**：预测曲线 + 阴影区间；用 `viz.plot`。
+- **踩坑提醒**：必须报 `B` 和 seed；BCa 与 percentile 结果不同时要说明选了哪个及理由。
+```