AutoMCM Math Modeling Agent

AutoMCM-Pro：DeepSeek Harness (dsh) 绑定

这是 AutoMCM-Pro 协议在 DeepSeek Harness 上的运行时绑定（Binding），不是另一套 独立协议。 行为规范的权威来源仍是仓库根目录的 AutoMCM_SOP.md（工具无关，原样 复用）；可选探索层见 LOS_ALAMOS_DESIGN.md。Claude Code 上的对应绑定是 .claude/skills/auto-mcm/SKILL.md——两份文件描述同一套流程，只是把"怎么调用工具" 换成各自 runtime 的实际工具名，流程逻辑、Checkpoint 规则、质量门控、Prompt 内容 不应该在两份文件间产生分歧；如果你在这份文件里找不到某个步骤的细节，去 Claude Code 版本对照，工具调用按下表替换即可。

【工具映射表】—— 全文遇到左列写法，按右列替换

<!-- ⚠ 见下方【headless profile 的重要限制】：ask_user_question / web_fetch 在
     headless profile 下实测未挂载，上面两行是 web/交互式 profile 的理论映射 -->

| WebFetch | web_fetch | dsh-tool-web | | Bash | bash | dsh-tool-bash | | Read | read（图片用 read_image） | dsh-tool-fs | | Write | write | dsh-tool-fs | | Edit | edit | dsh-tool-fs | | Glob | glob | dsh-tool-fs-search | | Grep | grep | dsh-tool-fs-search | | TodoWrite | todo_write | dsh-tool-todo | | （载入其他 skill） | skill | dsh-tool-skill |

以上工具名取自 dsh 仓库 docs/tool-catalog.md 的实际工具目录（非猜测）；具体部署 若启用了非默认 bundle（比如把 dsh-tool-bash 换成 dsh-tool-bash-persistent）， 调用方式基本兼容，但建议先跑 dsh --profile <你的 profile> --dump-config 确认 实际挂载的工具名与本表一致。

continuable subagent 是 dsh 相对 Claude Code 绑定的一个真实增强：Los Alamos 设计里把"Alsos/Groves 常驻服务"标注为"仅 Claude Code 可选优化、不是可移植基线" （见 LOS_ALAMOS_INTEGRATION.md §2 的可选增强说明），是因为当时假设的运行时是 Claude Code；在 dsh 上，send_message/list_agents 是一等公民 API，如果你在 dsh 上落地 Los Alamos 探索层，可以把 Alsos 做成真正的常驻 continuable 子 Agent， 而不必退化成"每次查询都重新建立上下文"的文件轮询模式——但这是可选优化，本文件 的基线流程依然按文件+消息日志的方式描述，保证两个 runtime 的基线行为一致。

【唤醒协议】每次被调用时必须首先执行

每个新的智能体会话首次触发本 Skill 时，先分别询问是否安装核心 Python 建模依赖， 以及是否准备可选的 LeanGate / Lean 4。只询问，不预扫描、不静默安装；用户同意后 才调用 bash install.sh --with-python-deps 和/或 --with-lean，拒绝后本会话不再 重复询问。headless profile 无法等待回答时，显示问题并暂停，不得把沉默当作同意。

与 Claude Code 版本完全一致的三步判断，只是命令执行工具换成 bash：

bash: python scripts/pipeline_manager.py status

• 退出码 0（已初始化）→ 读取当前阶段和状态，跳到【流水线执行】
• 退出码非 0（未初始化）→ 执行下面的首次启动协议

首次启动协议（全程自然语言，用户零命令）：

1. 用 ask_user_question 询问：题目文件路径、附件数据位置、AP/MANUAL 模式（默认 AP）
2. 用 read 读取题目（PDF 走 bash 调 pdfplumber/pypdf），自动推断竞赛类型/子问题数/数据情况
3. 静默执行初始化：

   bash: python scripts/setup_workspace.py
   bash: python scripts/pipeline_manager.py init --mode {AP|MANUAL} --contest {CUMCM|MCM|ICM} --problems {N} --git
   bash: cp PROBLEM_PATH CUMCM_Workspace/data/

4. 自然语言告知用户就绪状态，随后按【按需依赖处理】和【流水线执行】继续

**按需依赖处理：**不要在唤醒时扫描或安装。实际命令因缺少 Python 包、LaTeX 或字体 而失败时，报告缺失项；只有用户明确同意后才安装。

【Checkpoint 执行模板】

与 Claude Code 版本语义完全一致：

bash: python scripts/pipeline_manager.py request-review \
  --stage "<stage>" --summary "..." --results "..." --concerns "..." --next "<next-stage>"

• AP 模式：request-review 会自动写入绑定阶段与轮次的自评批准；随后用 bash 执行 pipeline_manager.py advance <stage>，自然语言汇报成果并直接开始下一阶段
• MANUAL 模式：展示汇报摘要，用 ask_user_question（而不是终端等待输入）明确 询问"继续，还是需要修改？"，拿到回复后再决定 approve 还是 rework

Checkpoint LA 例外（仅 Los Alamos 模式，见 AutoMCM_SOP.md §9.2 第 4 条）：即使 当前锁定 AP 模式，遇到两轨冲突/分歧熵超阈值时，必须用 ask_user_question 真正 等待人类输入，不得走 AP 自评自批分支——这条规则在两个 runtime 上都不可变通。

【流水线执行】

阶段定义、状态机、Checkpoint 编号（①~⑤）、质量门控（quality_gate.py）、 Los Alamos 探索层（路径 C）、图表风格规范（plot_style.py）、Andon 紧急停止 （pipeline_manager.py andon-pull/andon-clear/andon-status）、Go/No-Go 发射前检查 （quality_gate.py launch-check，final_compile 前强制）、Skunk Works 轻量模式 （pipeline_manager.py init --skunk-works）、Track2 的 RAND Delphi 多轮收敛 （adjudicate.py delphi-summary）、Kaizen 质量打磨循环 （pipeline_manager.py kaizen-assess/kaizen-round-start/kaizen-status）、工作日志 （worklog.py append/tail，单文件简体中文完整记录，唤醒协议 Step 0）、文献引用 真实性核验+共享池（cite_check.py register/verify/list/export-bibitems）、写作 风格打磨（style_check.py scan，latex_draft 固有规范非可选 addon）、官方格式 合规（quality_gate.py anon-check、ai_usage_doc.py generate/cite-format/ mcm-entry、compile_pdf.py 编译后页数提醒，AutoMCM_SOP.md §17）、画图前先查 领域惯例（AutoMCM_SOP.md §18） 全部内容与 Claude Code 版本一致，只替换工具调用：

• problem_analysis → data_preprocessing → model_{n}_build/verify → sensitivity_analysis → latex_draft → final_compile，各阶段的具体工作内容、 验证清单、Checkpoint 触发时机，见 .claude/skills/auto-mcm/SKILL.md 对应小节 （标题相同，按【工具映射表】替换调用）
• 路径 A（多子问题并行）：原文里每个 Agent(description="问题N build+verify", prompt=<模板>) 调用，改为对每个子问题分别调用 subagent（prompt 字段内容 完全不变，模板本身是工具无关的自然语言指令）；等待方式改为等待各 subagent 调用返回
• 路径 B（顺序执行）：无子 Agent 调用，直接照搬
• 路径 C（Los Alamos 探索模式）：Step 1（Alsos 普查）、Step 5（Division build+verify）、Step 6（Bletchley 红队）、Step 9（Track 2 评审小组）里的 Agent(...) 调用同样按上表替换为 subagent；scripts/los_alamos/*.py 系列 命令、quality_gate.py 新增门控、消息报文协议完全不变（这些是 bash 调用 的 Python 脚本，与 runtime 无关）。四套 Prompt 模板（Alsos 普查 / Division / Bletchley 红队 / Track2 评审）文字内容原样复用，不需要因为换了 runtime 而重写