mathguard - 面向大规模算法的数学优化
为大规模数学密集型任务选择精确或有界近似算法，并明确误差、复杂度界限和权衡。
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更新于: 2026-10-04能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 评估经典算法下限
- 选择明确命名的数学技术
- 声明精确或近似模式
- 指定 ε/δ 误差参数
- 说明渐进复杂度界限
- 陈述优化权衡
- 拒绝不安全的近似
- 提供代码或伪代码
输入
- 问题规模
- 工作负载特征
- 经典算法及复杂度界限
- 精确性要求
- 调用方误差容忍度
- 性能瓶颈
- 团队熟悉度
输出
- 算法建议
- 精确性与误差声明
- 渐进复杂度界限说明
- 权衡说明
- 代码或伪代码
要求
- 兼容的编码代理：Claude Code、Antigravity、Cursor、Gemini CLI 或 Codex CLI
- 先完成 lemmaly 评估