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Lucasuiii/cumcm-codex-workflow

Flujo de trabajo nativo de Codex, basado en evidencia y reproducible para CUMCM.

¿Qué es cumcm-codex-workflow?

Este skill define un flujo de trabajo estructurado y reproducible para el Concurso de Modelado Matemático para Estudiantes Universitarios Chinos (CUMCM). Utiliza Codex como plataforma nativa y garantiza que todas las conclusiones del concurso estén respaldadas por fuentes oficiales y resultados ejecutados. El flujo de trabajo se organiza en siete etapas secuenciales (intake, problem-analysis, model-design, computation, validation, paper y delivery), cada una con sus propios requisitos de artefactos y compuertas humanas que requieren aprobación explícita antes de avanzar. Entre sus invariantes clave se incluyen: tratar las declaraciones oficiales como fuente de hecho, preservar entradas crudas, ejecutar código antes de citar resultados, y enlazar todas las fuentes, afirmaciones y figuras con identificadores estables. El skill también permite retomar proyectos anteriores mediante la detección de versiones de estado (v0.2 o migración desde v0.1) y ofrece un perfil 'sprint' para acelerar durante la competencia, aunque con posibles reducciones en exploración y pulido, pero nunca en las comprobaciones de fuente, ejecución, consistencia o afirmaciones. Es compatible con entornos de desarrollo que ejecuten scripts de Python y estén configurados para trabajar con Codex, y su validación se realiza mediante el script cumcm_check.py que genera un informe de validación en JSON.

Compatible con~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Documentación

Flujo de trabajo CUMCM

Crea un proyecto de concurso reproducible cuyas conclusiones sean rastreables hasta fuentes oficiales y resultados ejecutados.

Iniciar o reanudar

  1. Localice .cumcm/state.json. Si declara la versión de flujo de trabajo 0.2.0, valide a través de la etapa registrada con scripts/cumcm_check.py y reanude allí.
  2. Si es un estado v0.1, consérvelo y siga las reglas de migración en references/artifact-contracts.md. Nunca infiera evidencia v0.2 faltante.
  3. Si no existe ningún estado, lea references/01-intake.md e inicialice el proyecto a partir de las entradas oficiales copiadas.
  4. Use el perfil strict por defecto. Use sprint solo cuando el usuario priorice la velocidad durante el concurso; puede reducir la exploración y el pulido, pero nunca las fuentes, la ejecución, la consistencia o las comprobaciones de afirmaciones.
  5. Cargue solo la referencia de la etapa activa. No cargue todas las guías de etapa a la vez.
  6. Valide los artefactos requeridos antes de avanzar. Un conflicto regresa a la etapa propietaria más temprana y bloquea las etapas dependientes sin eliminar sus artefactos.

Etapas

EtapaReferenciaPuerta humana
intake01-intake.mdconfirmar el conjunto de entradas oficiales y la revisión del manifiesto fuente
problem-analysis02-problem-analysis.mdaprobar hechos, interpretación y capacidades
model-design03-model-design.mdelegir modelo, dependencias y alcance
computation04-computation.mdaprobar ejecuciones conservadas y resultados indexados
validation05-validation.mdaprobar estados de evidencia, limitaciones y afirmaciones
paper06-paper-writing.mdaprobar contenido final
delivery07-compile-delivery.mdaprobar paquete de envío

Invariantes

  • Trate el enunciado oficial y los archivos adjuntos oficiales como la fuente fáctica de registro.
  • OCR dirige la atención; las páginas renderizadas deciden fórmulas, tablas y notación ambigua.
  • Preserve las entradas sin procesar. Escriba los artefactos generados en directorios de etapa separados.
  • No avance más allá de una puerta humana sin aprobación explícita.
  • No invente datos observados. Marque las simulaciones genuinas como simulated y registre su generador y semilla.
  • Ejecute el código antes de citar su salida. Preserve comandos, estado de salida, registros, entorno y hashes para entradas formales y salidas que contengan afirmaciones.
  • Permita que las herramientas registren y comparen resúmenes; nunca requiera que una persona inspeccione o confirme manualmente un hash de 64 caracteres.
  • Enlace fuentes, hechos, capacidades, componentes del modelo, ejecuciones, resultados, afirmaciones y figuras con ID estables en lugar de coincidencia de prosa.
  • Establezca el conjunto factible, la clase de política, la aproximación y el certificado detrás de cada afirmación de optimalidad.
  • El texto del artículo puede resumir artefactos validados, pero no puede crear nuevos resultados numéricos.
  • Las comprobaciones de esquemas o palabras clave establecen solo estructura, nunca verdad matemática.

Lea references/artifact-contracts.md al crear o validar archivos de proyecto. Lea references/evidence-rules.md antes de la selección del modelo, la revisión de afirmaciones o la redacción del artículo.

Validar

Desde el directorio del Skill, ejecute:

python scripts/cumcm_check.py --project <project> --stage <stage> --profile strict

El informe se escribe en .cumcm/validation-report.json. Un código de salida cero significa que los contratos declarados y los enlaces de evidencia pasaron las comprobaciones implementadas; no es un certificado de corrección.

Gancho de auditoría final

La versión 0.2 exporta contratos de afirmación y ejecución estables para una auditoría posterior. Registre la auditoría final model-xray como diferida a menos que el usuario la solicite explícitamente; no la invoque automáticamente.

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