| name | validate-steady-state |
| description | 数值化校验稳态：把稳态向量代入方程系统，残差应小于 tol。任何 IRF / 反事实 / 福利分析之前必须通过本技能。当用户说"稳态求不出来"、"为什么不收敛"、"算稳态残差"时调用，且作为 solve-* 系列的强制前置。 |
| type | validator |
validate-steady-state — 稳态数值校验
触发场景
- "稳态求不出来"、"看看稳态对不对"、"为什么 Dynare 报 not in steady state"
- 任何
solve-perturbation / solve-vfi / simulate-irf / counterfactual-run 之前
输入契约
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|
model_name | str | 已设定的模型 |
ss_source | path | 稳态向量文件，默认 output/checkpoints/<model>_ss.json |
tol | float | 默认 1e-8 |
步骤清单
Step 1. 加载稳态向量与方程系统
- 稳态：
output/checkpoints/<model>_ss.json
- 方程：从
model/01_setup/<model>/equations.tex 或 <model>.mod 的 model; 块解析
- 参数：
model/02_calibrate/<model>/calibration.csv
Step 2. 逐方程代入
对每个方程 f_i(x_ss, params) = 0，计算 r_i = |f_i|，列表展示前 10 大残差。
Step 3. 报告
写 quality_reports/<model>_ss_<timestamp>.md：
# 稳态残差报告 · <model> · <timestamp>
- 总方程数：N
- 容差：1e-8
- 通过：YES / NO
- 残差最大方程：
1. eq_<idx>: r = 1.2e-7 (方程含义：……)
2. ...
Step 4. 决策
- 全部 < tol → 通过，返回上层 skill。
- 有方程 ≥ tol → 停止。把残差报告与原方程一起交给
math-reviewer 子 agent。
输出契约
quality_reports/<model>_ss_<timestamp>.md（必产）- 通过时：在
output/checkpoints/<model>_ss.json 中追加字段 validated: true, validated_at: <timestamp>
不允许
- 提高容差仅为了让模型"通过"。容差只能由项目协议（
AGENTS.md）调整。
- 跳过本技能直接进入仿真。
- 把残差报告改成事后追溯的形式。
实现参考
完整 Python 实现见 scripts/check_steady_state.py，本技能负责调用该脚本并解读输出。
