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）

environment.yml

@@ -0,0 +1,53 @@
+# conda 环境复现文件（换机器 / 精确重建时用）。
+#
+# 它需要联网从 repo.anaconda.com 下载。断网时不要用它 —— 正确做法是
+# **比赛前就把环境建好**，并保留 D:\anaconda\pkgs 缓存。
+# 注意 conda create --clone base 在 conda 25.11 上不是"离线本地复制"，
+# 实测会重放 base 的完整包列表并逐个下载，非常慢。
+#
+# 实测（2026-10-01）：conda create 精准包列表约 14.5 分钟，下载约 3 GB，
+# 环境本体 1.55 GB。详见 docs/04-environment.md。
+#
+# 用法：
+#   conda env create -n mcm-toolkit -f environment.yml
+#   conda env update -n mcm-toolkit -f environment.yml --prune
+
+name: mcm-toolkit
+
+channels:
+  - defaults
+
+dependencies:
+  # 解释器：与 2026-10 本机 Anaconda base 一致（3.13.9）
+  - python=3.13
+
+  # 核心四件套（pyproject.toml 里的必装依赖）
+  - numpy>=2.0
+  - scipy>=1.14
+  - pandas>=2.2
+  - matplotlib>=3.9
+
+  # [ml]
+  - scikit-learn>=1.5
+  - statsmodels>=0.14
+
+  # [graph]
+  - networkx>=3.3
+
+  # [symbolic]
+  - sympy>=1.13
+
+  # [excel]
+  - openpyxl>=3.1
+
+  # [dev]
+  - pytest>=8.0
+  - ruff>=0.6
+
+  # pip 部分：conda 通道里没有或版本不合的
+  - pip
+  - pip:
+      - SALib>=1.4      # [sensitivity] Sobol / Morris
+      - pymoo>=0.6      # [moo] 多目标优化
+      - pyright>=1.1    # [dev] 类型检查
+      - -e .            # 本项目（可编辑安装）