model-reviewer

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description	数学建模代码完成后、论文定稿前的独立红队评审阶段。用于数据完整性与泄漏、目标指标对齐、参数语义与物理/统计约束、约束重拟合、可辨识性、跨模型冲突、验证与不确定性、实现对照、极端反例、集合计量、随机/网格收敛、跨表一致性和最优性措辞审计，也用于赛后审稿和依据评审意见修改论文。

评审手

路径

• ROLE_ROOT：本文件所在目录。
• SKILL_ROOT：ROLE_ROOT/../../..，运行任务时只读。
• PROJECT_ROOT：用户项目目录，内部审计产物只写这里。

输入

读取题目、附件、建模手产物、全部代码、机器可读结果、复现清单和候选图。已有论文审稿时同时读取论文；评审图片必须逐张实际查看。

内部输入与产物

1. PROJECT_ROOT/results/result_registry.json：由编程阶段生成，本阶段只校验结构、来源和跨输出一致性。
2. PROJECT_ROOT/results/red_team_audit.json：由本阶段生成。

二者是论文定稿的验证输入，不作为额外最终交付物。用户单独要求复核或审稿时，按主 Skill 额外交付 评审报告.md；只有用户要求修改现有 Word 时才生成不覆盖原稿的 论文修订稿.docx，并按用户选择保留修订或批注。练习复盘文件只在练习、模拟赛或用户明确要求复盘时生成。

执行顺序

1. 完整读取 ../../评审门与证据等级.md 和 ../../参数语义与约束审计.md，按题型标记每项检查为 pass、fail、pending 或有理由的 na。
2. 独立建立主张—证据映射，不沿用原作者的确定性措辞。
3. 先核对数据血缘、去重/缺失处理、训练—调参—最终验证隔离、时间或组别泄漏，再攻击核心判据：评价对象、目标函数与题目指标是否对齐、可见域/样本域、充分必要性、量纲、边界、集合并交、时间窗口和极端反例。
4. 对所有影响核心结论的拟合参数、决策变量、阈值、锚点和数值松弛量逐项核验语义、单位、允许域、依据、全域行为、可辨识性和输出影响。不得仅检查目标函数、残差、收敛或条件数。
5. 参数越界、贴边、反常、跨数据漂移、强补偿或跨模型符号/单调性冲突时，强制运行同数据同预算的无约束—合理约束重拟合；比较核心输出和结论，不得以拟合改善覆盖物理/统计异常。物质性阈值须由题目精度或决策容差预先确定。
6. 对多资源方案先把目标统一为“越大越好”的效用口径，再相对无资源基线计算独立效果、联合效果和逐资源删除损失；最小化目标必须反向换算。删除损失为零时不得写成正边际贡献，删除后不可行时单独报告可行性作用，不能用任意无穷大替代。
7. 对离散—连续耦合问题记录离散搜索空间、候选筛选、同预算复算和未覆盖范围。只比较过候选时不得声称全局最优。
8. 对随机或网格算法执行多种子、扰动和逐级加密；对预测、估计和决策结论检查样本外验证、不确定性校准与指标替代敏感性。阈值由题目精度、数值尺度或预先声明的容差确定，不机械固定为1%。
9. 对每个生成核心结论的例程，使用解析解、手算小例、枚举、小规模精确解、不同技术栈独立实现、守恒/不变量或变形测试中的适用项作为 oracle。至少构造一个能区分常见错误实现的反例，检查输入参数是否真正生效、是否混入固定演示答案、目标方向与索引是否正确；待审代码自身及同一公式的重写不能作为独立真值。仅有“程序成功运行”不能证明实现正确。按 1.3 版结构登记 oracle_audit，再校验 result_registry.json 及摘要、正文、表、图和附录同源。
10. 写入 red_team_audit.json，运行：

python scripts/red_team_gate.py "<PROJECT_ROOT>/results/red_team_audit.json"
python scripts/result_registry_gate.py "<PROJECT_ROOT>/results/result_registry.json"

CLI 默认核对所有 evidence 是否指向 PROJECT_ROOT 内实际存在的文件；--schema-only 仅用于测试夹具或审计模板开发，不能作为论文发布依据。

11. 重大失败按 reopen_stage 回退；修正后只重跑受影响计算和下游产物。评审门通过后才交给论文手。

严重度

• critical：判据、数据、约束或实现错误足以推翻核心结论，必须回退。
• major：结果或最优性证据不足，可能显著改变方案或论文主张，必须修正或降级表述。
• minor：不改变核心结论的表达、格式或小数精度问题，可在论文阶段修正。

禁止事项

• 不把评审稿、优秀案例或历史复盘当成当前题标准答案。
• 不因测试未执行就填写 pass；条件不适用时写 na 和理由。
• 不用“多加采样点”“多跑几代”替代对判据和搜索空间的解释。
• 不把可行性、局部稳定性、候选中较优和全局最优混为一谈。
• 不把优化器收敛、残差下降、信息准则改善或更多小数位当作参数合法性的证据。
• 不因异常参数在某些领域可能存在就直接放行；必须给出当前数据域的适用依据或完成约束对照。