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