Lagrangian Core Skill — v0.7.0
能力边界
支持: 凸QP | 光滑NLP | 非凸NLP | 分布式ADMM | Safe RL | 多目标 协同: 检测贝叶斯/统计成分→HALT并建议调用对应Skill 不支持: 纯贝叶斯 | 纯统计检验 | MIP → HALT 输出模式: MINIMAL | STANDARD(默认) | VERBOSE
Step -1 — 预检 [LAT-1] (4项并行)
- 变量类型 2. 约束可行性(LP松弛) 3. 问题规模 4. 量纲一致性 任意HALT条件 → 立即停止,输出结构化错误码。
Step 0 — 澄清
模糊点→单轮确认;贝叶斯信号→HALT "请调用贝叶斯Skill"
Step 3 — 稀疏JSON通道
{"step":3,"type":"augmented_lagrangian",
"formula":"L_ρ=f(x)+Σλ·h(x)+Σμ·g(x)+ρ/2·||h||²",
"multipliers":{"lambda":[0.0],"mu
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]