guzhujushi
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L0 第 2 项落地。 - get_rng(int) 固定种子可复现；get_rng(Generator) 原样透传； get_rng() 跟随 set_seed 设过的全局种子，没设过则交给系统熵源 - set_seed(seed) 除记录 _GLOBAL_SEED 外，还调用 np.random.seed， 让 sklearn / statsmodels 这些走 numpy 旧全局状态的库也能复现； 这是全项目唯一碰旧接口的位置，标注了 noqa: NPY002 与理由 - 已知取舍写进 docstring：同一全局种子下多次 get_rng() 是同一条流 - tests/test_core.py：TestRandom 去掉 skip；把原来那条自证式的 test_set_seed_makes_global_reproducible 换成两条真断言 （不传 random_state 也要可复现、旧全局状态被覆盖） - STATUS.md：L0 进度 2/12，新增决策 23（允许 set_seed 碰旧接口） 与 24（不做 SeedSequence.spawn 拆分）；CHANGELOG.md 同步
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更新日志
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[Unreleased]
Added
- 仓库骨架：
src/mcm_toolkit/7 个包（core / data / stats / models / solve / decision / viz） - 顶层
__init__.py只导出 7 个子包 + 8 个快捷函数，__all__即公开 API 清单 core.Result：唯一的结果对象（替代原建议里的 5 个 Result 类）docs/01-suggestion-review.md：对 ChatGPT 建库建议的审查与精简（14 包 → 7 包，~250 函数 → ~40）docs/02-architecture.md：包边界、Result/ RNG /fit-predict-score协议、依赖分层docs/03-roadmap.md：L0/L1/L2 分级 + 永久不做清单docs/04-environment.md：conda / venv 配置与三个已踩的坑docs/dev/function-card-template.md：S 档算法的函数卡片模板.venv（基于 Anaconda base，--system-site-packages）+ 可编辑安装 —— 10.5 MB，离线可用- conda 环境
mcm-toolkit（D:\anaconda\envs\mcm-toolkit）—— Python 3.13.15，含 SALib / pymoo / pyright scripts/setup-conda.ps1/scripts/setup-venv.ps1/scripts/doctor.ps1environment.yml：需联网时的精确复现方案pyproject.toml：核心依赖只 4 个，其余走 extras
Changed
core.get_rng/core.set_seed：实现（L0 第 2 项）。get_rng支持 int 种子 / 传 Generator 透传 / 无参跟随全局种子；set_seed同时覆盖 numpy 旧全局状态， 让 sklearn / statsmodels 也可复现。core.Result：补上__repr__与summary()实现（L0 第 1 项落地）。repr紧凑单行且不打印data内容；summary()输出可直接贴进论文的 Markdown 表格。
Notes
- 除
core.Result、core.get_rng、core.set_seed外，其余函数体尚未实现（统一raise NotImplementedError+TODO(L0/L1/v0.2)标记）。 这是刻意的：先定接口，再按docs/03-roadmap.md的 L0 → L1 顺序填实现。 - 已知缺口：
SALib（Sobol/Morris）、pymoo、pyright未安装（本机离线）。
[0.0.1] - 2026-10-01
Added
- 项目初始化，包结构落盘（实现为空）。