feat(core): 实现 Result 的 __repr__ 与 summary

L0 第 1 项落地。

- __repr__：单行紧凑；data 只给类型与规模（ndarray(100000)），
  绝不整数组打印；__repr__ 永不抛异常
- summary()：可直接贴进论文的 Markdown 表格，
  行序 success → params.* → metrics.* → extras.*（按插入顺序，不排序），
  float 走 .6g，竖线转义，message 以引用行附在表后
- 新增 5 个模块级私有辅助：_fmt_scalar / _fmt_cell / _fmt_mapping /
  _describe_data / _truncate
- tests/test_core.py：去掉 test_result_repr_is_readable 的 skip，
  并补 3 条行为测试（默认值与失败路径与十万级数组、Markdown 结构、幂等）
- STATUS.md：L0 进度 1/12；新增决策 21（repr 不打印 data 内容）、
  22（summary 行序不排序）；CHANGELOG.md 同步

src/mcm_toolkit/core/result.py

@@ -6,9 +6,13 @@
 
 from __future__ import annotations
 
+from collections.abc import Mapping
 from dataclasses import dataclass, field
 from typing import Any
 
+# 单个值在摘要里的最大字符数，超了就截断。
+_MAX_TEXT = 60
+
 
 @dataclass
 class Result:
@@ -29,6 +33,8 @@ class Result:
     message:
         给人看的一句话说明，可直接抄进论文的"方法说明"。
 
+    两个出口：:meth:`summary` 给论文用（Markdown 表格），`repr` 给调试用（紧凑单行）。
+
     Examples
     --------
     >>> r = Result("demo", params={"alpha": 0.5}, metrics={"r2": 0.9})
@@ -44,8 +50,92 @@ class Result:
     message: str = ""
     extras: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
 
-    # TODO(L0): 实现 __repr__，打印成"方法名 + 指标表"的紧凑形式，
-    #           方便在 notebook 里直接肉眼检查、或复制进论文草稿。
-    # TODO(L0): 实现 summary() -> str，返回可直接贴进论文的 Markdown 表格。
-    def __repr__(self) -> str:  # pragma: no cover - 待实现
-        raise NotImplementedError
+    def __repr__(self) -> str:
+        """紧凑的单行摘要，方便在 notebook / 调试器里一眼确认结果。
+
+        `data` 只给类型和规模，**绝不**整个打印——模拟轨迹动辄十万个数，
+        repr 一旦刷屏，traceback 和调试器就都没法看了。
+        `__repr__` 还必须永不抛异常，否则报错信息本身会变成报错源。
+        """
+        parts = [f"success={self.success}"]
+        if self.params:
+            parts.append(f"params={_fmt_mapping(self.params)}")
+        if self.metrics:
+            parts.append(f"metrics={_fmt_mapping(self.metrics)}")
+        if self.data is not None:
+            parts.append(f"data={_describe_data(self.data)}")
+        if self.message:
+            parts.append(f"message={self.message!r}")
+        return f"Result({self.name}, {', '.join(parts)})"
+
+    def summary(self) -> str:
+        """返回可直接贴进论文的 Markdown 表格。
+
+        行顺序为 `success` → `params.*` → `metrics.*` → `extras.*`，
+        按字典插入顺序输出（比赛时按自己想要的阅读顺序建字典即可）。
+        `message` 非空时以引用行附在表后。
+
+        Examples
+        --------
+        >>> print(Result("demo", metrics={"r2": 0.9}).summary())
+        ### demo
+
+        | 项 | 值 |
+        |---|---|
+        | success | True |
+        | metrics.r2 | 0.9 |
+        """
+        rows: list[tuple[str, Any]] = [("success", self.success)]
+        for prefix, mapping in (
+            ("params", self.params),
+            ("metrics", self.metrics),
+            ("extras", self.extras),
+        ):
+            for key, value in (mapping or {}).items():
+                rows.append((f"{prefix}.{key}", value))
+
+        lines = [f"### {self.name}", "", "| 项 | 值 |", "|---|---|"]
+        lines += [f"| {key} | {_fmt_cell(value)} |" for key, value in rows]
+        if self.message:
+            lines += ["", f"> {self.message}"]
+        return "\n".join(lines)
+
+
+def _fmt_scalar(value: Any) -> str:
+    """把一个值格式化成短、稳、论文友好的字符串。
+
+    `bool` 必须在 `int` 之前判断——`True` 同时是 `int` 的实例，
+    顺序反了就会把 `True` 打印成 `1`。
+    """
+    if isinstance(value, bool):
+        return str(value)
+    if isinstance(value, float):
+        # 6 位有效数字：够论文用，又不会出现 0.30000000000000004。
+        return f"{value:.6g}"
+    if isinstance(value, int):
+        return str(value)
+    # 其他类型先归一化空白（换行会把单行 repr 和 Markdown 表格都撑破），再截断。
+    return _truncate(" ".join(str(value).split()))
+
+
+def _fmt_cell(value: Any) -> str:
+    """Markdown 表格单元格：值里出现竖线会把表格顶散，必须转义。"""
+    return _fmt_scalar(value).replace("|", r"\|")
+
+
+def _fmt_mapping(mapping: Mapping[str, Any]) -> str:
+    return "{" + ", ".join(f"{key}: {_fmt_scalar(value)}" for key, value in mapping.items()) + "}"
+
+
+def _describe_data(data: Any) -> str:
+    """只描述 `data` 的类型与规模，不打印内容。"""
+    shape = getattr(data, "shape", None)
+    if shape is not None:  # numpy 数组 / pandas DataFrame、Series
+        return f"{type(data).__name__}({', '.join(str(d) for d in shape)})"
+    if isinstance(data, str | bytes | list | tuple | set | frozenset | dict):
+        return f"{type(data).__name__}({len(data)})"
+    return type(data).__name__
+
+
+def _truncate(text: str, limit: int = _MAX_TEXT) -> str:
+    return text if len(text) <= limit else text[: limit - 1] + "…"