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MCM-ICM_Toolkit/STATUS.md
T
guzhujushi 1aca8680fb docs: 让文档与环境/仓库真实状态一致
- STATUS.md:补 D. Git 仓库小节(init/首次提交/行尾复核);
  环境版本按实测复核更新(venv 已随 base 升到 numpy 2.4.6 等);
  遗留项改为「Gitea 远程待配置」并记录沙箱账户的文件所有权副作用;
  新增决策 17(.git 由本人账户重建,不做 safe.directory 豁免)
  与 18(仓库级 core.autocrlf=false)
- docs/05-git-workflow.md:开头改为「已初始化,待配远程」;
  新增 §4 仓库归属注意,说明 dubious ownership 的成因与正确处置
- README.md:conda 脚本说明由「clone base,离线」更正为「精准包列表」;
  补一行仓库状态
2026-10-01 17:45:54 +08:00

8.2 KiB
Raw Blame History

STATUS — 当前进度

更新日期:2026-10-01

本次任务

审查并精简 ChatGPT 的建库建议 → 生成骨架文件 → 配置 conda 与 venv 环境 → 初始化 git 仓库。

结论:全部完成。 两套环境均已建成并通过验证;本地仓库已初始化并完成首次提交。

任务清单

✅ 已完成

A. 建议审查与精简

  • 通读 chatGPT_Suggestion.md(33 节,约 2.4 万字),输出 docs/01-suggestion-review.md
    • 总裁决:方向对,量级错
    • 14 个包 → 7 个;约 250 个函数 → 约 40 个;5 个 Result 类 → 1 个
    • 单函数文档要求 10 项 → 2 档(只有约 15 个招牌算法写完整卡片)
    • 逐项给出"砍什么 / 为什么 / 替代什么",并补上原文缺失的六件事 (论文产出链路、指标方向与量纲、时间预算、可复现性、测试测什么、离线约束)

B. 骨架文件生成(76 个文件,约 6800 行)

  • docs/02-architecture.md 架构、docs/03-roadmap.md 路线图与永久不做清单
  • docs/04-environment.md 环境文档、docs/dev/function-card-template.md 卡片模板
  • src/mcm_toolkit/ 7 个包 23 个模块(只有签名 + docstring + NotImplementedError)
  • tests/ 9 个文件、examples/ 4 个、problems/ notebooks/ figures/ tables/
  • pyproject.toml(核心依赖 4 个 + 6 组 extras)、environment.yml
  • .gitignore .gitattributes .editorconfig LICENSE CHANGELOG.md README.md
  • 脚本 scripts/setup-venv.ps1 setup-conda.ps1 doctor.ps1

C. 环境配置

  • venv 已建好:.venv(10.5 MB,Anaconda base + --system-site-packages) + pip install -e . --no-deps --no-build-isolation; 可直接导入 numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6 / matplotlib 3.11.2 / sklearn 1.9.1 / statsmodels 0.15.0 / networkx 3.6.1 / sympy 1.14.0 (版本随 base 走,base 升级后自动同步)
  • conda 环境已建好:D:\anaconda\envs\mcm-toolkit(1.55 GB,Python 3.13.15) - 科学栈:numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6 / matplotlib 3.11.2 / sklearn 1.9.1 / statsmodels 0.15.0 / networkx 3.6.1 / sympy 1.14.0(MKL 后端) - 已补装 pip-only 依赖:SALib、pymoo 0.6.2、pyright 1.1.414 - 已在本项目中可编辑安装 - 实测耗时 868 秒,下载约 3 GB
  • Anaconda base 已升级 2025.12 → 2026.07(365 个包,下载 638 MB,耗时 1033 秒) - conda 自身 25.11.1 → 26.7.3(实测复核) - 并把项目环境 numpy 对齐到 base 的 2.4.6,两套环境数值栈现已完全一致(MKL 后端) - 升级前已用 conda list -n base --revisions 留了回滚点
  • 环境脚本按实测结果重写:setup-conda.ps1 默认改为精准包列表 (--clone base 实测会走完整下载安装,不再是"离线快捷方式")

D. Git 仓库

  • git init -b main,core.autocrlf=false,首次提交 5319589(76 文件 / 6812 行),工作区干净
  • git ls-files --eol 复核:全部 LF,.gitattributes 生效
  • 仓库由本人账户 guzhu 创建(见决策 17)

验证结果

检查 venv conda mcm-toolkit
pytest 20 passed, 49 skipped 20 passed, 49 skipped
import mcm_toolkit 0.0.1 / 16 项 0.0.1 / 16 项
ruff check All checks passed —
scripts/doctor.ps1 跑通 —
SALib / pymoo / pyright 缺失 已装
  • base 亦已复核:numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6(与两套环境一致)
  • skip 的都是等实现的算法行为测试;通过的 20 条是 tests/test_api_surface.py 的公开 API 契约测试
  • 三个 .ps1 通过 PowerShell AST 语法解析

⚠️ 需要注意 / 遗留

  • 两套环境版本不一致 → 已解决:base 升级到 2026.07 后, numpy/scipy/pandas/matplotlib/sklearn/statsmodels/networkx/sympy 版本完全一致, 只差 Python 补丁号(3.13.9 vs 3.13.15)。详见 docs/04-environment.md §5。
  • Gitea 远程尚未配置:本地仓库已就绪(main / 5319589), 只差你自己的 Gitea 地址。命令见 docs/05-git-workflow.md §3。
  • 所有函数实现尚未开始(按 L0 → L1 顺序,见 docs/03-roadmap.md)
  • 本机 exec_command 在沙箱模式下完全不可用 (helper_unknown_error: setup refresh had errors),只有提权 (require_escalated)模式可用。沙箱模式只允许写 D:\MCM&ICM_Toolkit。
  • 副作用:沙箱通道(Node 子进程)以 CodexSandboxOffline 账户运行, 它写出的文件 Owner 是沙箱账户而非 guzhu。 实测 guzhu 对这些文件仍有 Modify 权限(继承自 Authenticated Users), 读写不受影响;但 git 的 dubious ownership 检查会因此误报, 所以 .git 必须由本人账户创建(见决策 17)。 若以后再用沙箱通道写文件,注意同一问题。

决策记录

# 决策 理由
1 包数从 14 砍到 7 regression/ml 重复;optimization/simulation/sensitivity 同族;dynamics/network 低频 → 降级为模块
2 只保留 1 个 Result 第一版没有任何函数需要区分 5 种结果类型,属过早分类
3 函数清单从 ~250 砍到 ~40 4 天赛程的工具,不是 6 个月的框架;没在真题里用过三次的不写
4 删掉 maximize / 重复的 normalize / 13 个 plot_* 等 同义或一行转发;plot(kind=...) 替代 13 个函数
5 文档从"每函数 10 项"降到 2 档 10 项文档的写作成本是实现的 20 倍,是最可能导致项目停滞的一条
6 补上原文缺失的论文产出链路 save_table / mcm_style 美赛是论文比赛;原文只给了一个 save_figure
7 补上永久不做清单 原文用"建议不要",防不住膨胀;写成硬规则
8 venv 用 --system-site-packages 10.5 MB、离线可用;作为轻量开发与断网兜底
9 conda 环境用精准包列表而非 --clone base 实测 --clone 会重放 base 全套包并逐个下载(连 pandoc 都下),远慢于精准列表
10 生成的是签名 + docstring + NotImplementedError 用户要自己读代码学算法;骨架定接口,实现留给学习过程
11 .ps1 写成纯 ASCII(英文注释/输出),而非中文 Windows PowerShell 5.1 无 BOM 时按 GBK 解析 .ps1,中文直接导致语法错误;保留中文就必须加 BOM,违反 AGENTS.md
12 .ps1 用 LF 而非 CRLF 遵守 AGENTS.md「shell 脚本 UTF-8 无 BOM + LF」;PS 5.1 对 LF 无问题
13 chatGPT_Suggestion.md 保持原样 用户手写的输入文件,不属于本次产物,不做无谓改动
14 base 升级用 conda update -n base --all,而不是装新 conda 计划干净(365 更新 / 0 删除 / 0 冲突),且能保留既有的 lingbot-map 环境
15 项目环境 numpy 降到 base 的 2.4.6 升 base 的 numpy 会连带把 BLAS 从 MKL 换成 OpenBLAS;宁可降一个 minor,也不动整套线性代数后端
16 新增 .gitattributes 强制 LF 仓库要给队友在 Windows/WSL/Linux 上 clone,不固定行尾会产生"整文件都变了"的假 diff
17 .git 由本人账户 guzhu 重建,不做 safe.directory 豁免 沙箱通道建的 .git Owner 是 CodexSandboxOffline,git 会报 dubious ownership。加全局豁免是把问题藏起来;直接以本人账户重建,仓库和远程(Gitea)身份一致
18 core.autocrlf=false(仓库级) 配合 .gitattributes 的 LF 策略,避免 Windows 上 checkout 又转成 CRLF

下一步

  1. 在 Gitea 建空仓库(不要初始化)→ git remote add origin ... → git push -u origin main (命令见 docs/05-git-workflow.md §3,HTTPS 与 SSH 两版都有)。
  2. 按 docs/03-roadmap.md 的 L0(12 个函数) 顺序填实现,先写测试再写代码。
  3. 每写完一个函数,在 examples/ 里加一行最小用法,并更新本文件。
  4. L0 跑通后,找一道真题(建议 2025 C)走完整流程,反向沉淀函数。