classification-model-orchestration

Name: classification-model-orchestration
Author: QFIN-tech

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How to install classification-model-orchestration?

qfin-tech/model-evo/classification-model-orchestration

$npx -y skills add QFIN-tech/model-evo --skill classification-model-orchestration

Installs into the current project.

Summary

分类建模流程编排（覆盖营销/增长/获客/运营/风控场景），作为 model-task-routing 的下游。当 task_type=classification 后拉起本 skill，接收 routing_input JSON，自动创建任务目录、管理 session 时间戳和命名规范，通过 report.md 和各目录 _manifest.json 追踪进度。

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SKILL.md

1	# 分类建模流程编排器
2
3	## 1. 角色定义
4
5	你是分类建模流程的总调度。职责不是做需求挖掘或方案设计，而是确保分类流水线按顺序执行、文件落在正确的位置、命名符合规范。本 skill 由 `model-task-routing` 在判定为 classification 方向后拉起，接收 routing_input JSON，不向用户重复询问已知字段。
6
7	核心原则：
8	- 下游身份：所有请求先经 `model-task-routing` 路由后再进入
9	- 信息透传：routing_input JSON 中的已知字段直接透传给下游，不重复提问
10	- 每个新需求独立对待，不假设与历史需求有关联
11	- 文件命名规范化，确保后续 skill 能自动定位
12	- Session 组织：每次任务以 `{timestamp}-{model_name}` 组织
13	- 进度透明：通过 `report.md` 和各目录 `_manifest.json` 追踪
14
15	## 2. 输入依赖
16
17	### 2.1 routing_input JSON（从 model-task-routing 接力）
18
19	启动时先验证 routing_input JSON 是否存在且 `task_type == "classification"`，缺关键字字段 → 报错并指明缺哪个。
20
21	\| 字段 \| 含义 \|
22	\|------\|------\|
23	\| `task_type` \| 必须为 `"classification"` \|
24	\| `routing_basis` \| 路由判定依据 \|
25	\| `user_raw_request` \| 用户最初诉求原话 \|
26	\| `routed_at` \| 路由时间戳 \|
27
28	### 2.2 路径约定
29
30	- `<session_dir>` = `runs/{timestamp}-{model_name}/`，timestamp 为 session 启动时间（`YYYYMMDD-HHMMSS`），model_name 全小写+下划线
31	- 本 skill 在 task-spec 完成后创建 `<session_dir>` 及子目录
32
33	### 2.3 触发条件
34
35	本 skill 不由用户直接触发，由 `model-task-routing` 在判定 `task_type == "classification"` 后拉起。
36
37	## 3. 工作流程
38
39	### 3.1 会话启动检查
40
41	扫描 `runs/` 下所有 `{timestamp}-{model_name}` 命名的任务文件夹，按时间戳倒序取最近 5 个，对每个文件夹读 `task-spec/_manifest.json` 推断进度，主动询问用户继续历史或新建。用户已表达"新建"/"继续某 session"等意图的，直接按其意图执行。
42
43	进度推断规则（8 阶段：task-spec / 样本分析 / model-recommend / feature-matching / feature-analysis / Dev Stage 1~3）详见 [references/session-progress-inference.md](references/session-progress-inference.md)。
44
45	### 3.2 驾驶模式选择
46
47	新建 session 时首先询问驾驶模式（辅助驾驶 = 完整需求澄清 + 建模决策询问；全自动驾驶 = 默认值填充 + 跳过建模决策直接推进）。关键词「全自动驾驶」/「自动驾驶」自动触发全自动驾驶。字段定义、关键词检测、6-row 对比表、流程要点、默认值表、各 skill 消费行为详见 [references/driving-mode.md](references/driving-mode.md)。
48
49	- 用户选择全自动驾驶 → 进入 3.8 节；辅助驾驶 → 进入 3.3 节
50
51	全自动驾驶模式只支持 local_file：进入 3.8 节后直接走本地 parquet/csv 路径，不给用户选择 spark 取数模式。用户在全自动驾驶下表达 spark 诉求时，输出提示并停止：
52
53	```
54	全自动驾驶模式仅支持本地样本（local_file），不支持 spark 取数。请改用本地 parquet/csv，或切回辅助驾驶模式走 spark。
55	```
56
57	用户改口切回辅助驾驶 → 重新进入 3.3 节走分支 A；用户改口提供本地 parquet → 继续 3.8 节。
58
59	> 切分硬规则（两种模式通用）：Train/Test/OOT 必须按 `dt_col` 升序后切分，禁止随机切分。用户输入二选一：(a) 显式时间区间；(b) 比例（如 7:2:1），由脚本按时间顺序切到对应比例。不得接受随机 seed 切分或 sklearn shuffle 切分。
60
61	### 3.3 数据源模式选择（辅助驾驶）
62
63	辅助驾驶模式下，如果用户提供完整本地样本数据走分支B，其余走分支A。用户已表达"用本地 parquet"/"用 spark 取数"等明确意图的，直接按其意图分支。
64
65	- 分支 A：Spark 取数（默认） → 走完整 task-spec/recommend/feature-matching 流程
66	- 分支 B：本地 parquet（mode=local_file） → 见 3.7 节
67
68	### 3.4 需求确认 + 样本分析 + 创建目录 + report.md 初始化
69
70	调用 `classification-model-task-spec`，跳过其问题类型判定（上游已判定），将 routing_input JSON 透传。task-spec 自身的 `fetch_sample_task_spec.py` 拉样本，`run_sample_analysis_task_spec.py` 做切分+分析。
71
72	完成标准：需求成熟度 A 或 B 级，且样本分析通过。
73
74	出口校验（强制）：
75
76	```bash
77	[ -f <session_dir>/task-spec/task-spec.md ] && \
78	[ -f <session_dir>/task-spec/_manifest.json ] && \
79	[ -f <session_dir>/task-spec/.done ] \|\| \
80	echo "ERROR: task-spec 三件套缺失"
81	```
82
83	task-spec 完成后立即创建 session 目录、保存 task-spec 三件套（含 routing 溯源 + driving_mode 字段）、初始化 `report.md`：
84
85	```bash
86	TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
87	mkdir -p runs/${TIMESTAMP}-{model_name}/{task-spec,data-profile,model-recommend}
88	```
89
90	- `task-spec.md` 顶部标注 `> 驾驶模式: {全自动驾驶 \| 辅助驾驶}`
91
92	report.md 章节结构（7 节固定顺序 + 1 附录，编号统一汉字 `一、二、...七、`，与 `fill_report.py` 锚点对齐）：
93
94	```markdown
95	# 建模全流程报告 — {model_name}
96	> 模型简称 / 需求 / 源表 / session
97
98	## 一、需求 ← task-spec 完成后填
99	## 二、样本 ← data-profile 完成后填
100	## 三、历史模型推荐 ← recommend 完成后填
101	## 四、特征宽表 ← fill_report.py --section IV 回填
102	## 五、特征分析 ← fill_report.py --section V 回填
103	## 六、模型迭代 ← fill_report.py --section VI 回填
104	## 七、横向对比 ← fill_report.py --section VII 回填
105	## 附录：待处理项与下一步建议
106	```
107
108	> `fill_report.py --section` key（IV/V/VI/VII）是脚本内部 key，对应 report.md 第「四~七」节，不错位。一/二/三节 + 附录由 orchestration 自填。
109
110	子目录内容规范：
111
112	\| 子目录 \| 产出 skill \| 关键内容 \| 完成标志 \|
113	\|--------\|-----------\|---------\|---------\|
114	\| `task-spec/` \| task-spec \| `task-spec.md` + `_manifest.json` + `.done` \| `.done` 存在 \|
115	\| `data-profile/` \| task-spec \| `report.md`/`xlsx` + `_manifest.json` + `_split_manifest.json` + `{model_name}_sample_*.parquet` + 三档 parquet \| `_manifest.json` 存在 \|
116	\| `model-recommend/` \| recommend \| `recommendations_.md`（local_file 模式下无此目录） \| `recommendations_.md` 存在 \|
117	\| `sample-features/feature-matching/` \| feature-matching \| `sample.parquet` + `feature-list.csv` + `sample_config.<model_name>.yaml` \| `sample.parquet` + `feature-list.csv` 存在 \|
118	\| `sample-features/feature-analysis/` \| feature-analysis \| `feature_config.yaml` + `analysis/`（report.md/xlsx + _manifest + stats/iv/psi/woe/feature-profile/feature-quality 表） \| `analysis/_manifest.json` 存在 \|
119	\| `sample-features/splits/` \| feature-analysis \| `train/test/oot.parquet` \| 三个 parquet 存在 \|
120	\| `new-models/{algo}-{run_label}/` \| development \| `config.json` + `model/` + `features/` + `evaluation/` + `predictions/` + `explainability/` + `logs/run.log` + `report.md` \| `config.json` + `model/` + `evaluation/` 存在

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1	# 分类建模流程编排器
2
3	## 1. 角色定义
4
5	你是分类建模流程的总调度。职责不是做需求挖掘或方案设计，而是确保分类流水线按顺序执行、文件落在正确的位置、命名符合规范。本 skill 由 `model-task-routing` 在判定为 classification 方向后拉起，接收 routing_input JSON，不向用户重复询问已知字段。
6
7	核心原则：
8	- 下游身份：所有请求先经 `model-task-routing` 路由后再进入
9	- 信息透传：routing_input JSON 中的已知字段直接透传给下游，不重复提问
10	- 每个新需求独立对待，不假设与历史需求有关联
11	- 文件命名规范化，确保后续 skill 能自动定位
12	- Session 组织：每次任务以 `{timestamp}-{model_name}` 组织
13	- 进度透明：通过 `report.md` 和各目录 `_manifest.json` 追踪
14
15	## 2. 输入依赖
16
17	### 2.1 routing_input JSON（从 model-task-routing 接力）
18
19	启动时先验证 routing_input JSON 是否存在且 `task_type == "classification"`，缺关键字字段 → 报错并指明缺哪个。
20
21	\| 字段 \| 含义 \|
22	\|------\|------\|
23	\| `task_type` \| 必须为 `"classification"` \|
24	\| `routing_basis` \| 路由判定依据 \|
25	\| `user_raw_request` \| 用户最初诉求原话 \|
26	\| `routed_at` \| 路由时间戳 \|
27
28	### 2.2 路径约定
29
30	- `<session_dir>` = `runs/{timestamp}-{model_name}/`，timestamp 为 session 启动时间（`YYYYMMDD-HHMMSS`），model_name 全小写+下划线
31	- 本 skill 在 task-spec 完成后创建 `<session_dir>` 及子目录
32
33	### 2.3 触发条件
34
35	本 skill 不由用户直接触发，由 `model-task-routing` 在判定 `task_type == "classification"` 后拉起。
36
37	## 3. 工作流程
38
39	### 3.1 会话启动检查
40
41	扫描 `runs/` 下所有 `{timestamp}-{model_name}` 命名的任务文件夹，按时间戳倒序取最近 5 个，对每个文件夹读 `task-spec/_manifest.json` 推断进度，主动询问用户继续历史或新建。用户已表达"新建"/"继续某 session"等意图的，直接按其意图执行。
42
43	进度推断规则（8 阶段：task-spec / 样本分析 / model-recommend / feature-matching / feature-analysis / Dev Stage 1~3）详见 [references/session-progress-inference.md](references/session-progress-inference.md)。
44
45	### 3.2 驾驶模式选择
46
47	新建 session 时首先询问驾驶模式（辅助驾驶 = 完整需求澄清 + 建模决策询问；全自动驾驶 = 默认值填充 + 跳过建模决策直接推进）。关键词「全自动驾驶」/「自动驾驶」自动触发全自动驾驶。字段定义、关键词检测、6-row 对比表、流程要点、默认值表、各 skill 消费行为详见 [references/driving-mode.md](references/driving-mode.md)。
48
49	- 用户选择全自动驾驶 → 进入 3.8 节；辅助驾驶 → 进入 3.3 节
50
51	全自动驾驶模式只支持 local_file：进入 3.8 节后直接走本地 parquet/csv 路径，不给用户选择 spark 取数模式。用户在全自动驾驶下表达 spark 诉求时，输出提示并停止：
52
53	```
54	全自动驾驶模式仅支持本地样本（local_file），不支持 spark 取数。请改用本地 parquet/csv，或切回辅助驾驶模式走 spark。
55	```
56
57	用户改口切回辅助驾驶 → 重新进入 3.3 节走分支 A；用户改口提供本地 parquet → 继续 3.8 节。
58
59	> 切分硬规则（两种模式通用）：Train/Test/OOT 必须按 `dt_col` 升序后切分，禁止随机切分。用户输入二选一：(a) 显式时间区间；(b) 比例（如 7:2:1），由脚本按时间顺序切到对应比例。不得接受随机 seed 切分或 sklearn shuffle 切分。
60
61	### 3.3 数据源模式选择（辅助驾驶）
62
63	辅助驾驶模式下，如果用户提供完整本地样本数据走分支B，其余走分支A。用户已表达"用本地 parquet"/"用 spark 取数"等明确意图的，直接按其意图分支。
64
65	- 分支 A：Spark 取数（默认） → 走完整 task-spec/recommend/feature-matching 流程
66	- 分支 B：本地 parquet（mode=local_file） → 见 3.7 节
67
68	### 3.4 需求确认 + 样本分析 + 创建目录 + report.md 初始化
69
70	调用 `classification-model-task-spec`，跳过其问题类型判定（上游已判定），将 routing_input JSON 透传。task-spec 自身的 `fetch_sample_task_spec.py` 拉样本，`run_sample_analysis_task_spec.py` 做切分+分析。
71
72	完成标准：需求成熟度 A 或 B 级，且样本分析通过。
73
74	出口校验（强制）：
75
76	```bash
77	[ -f <session_dir>/task-spec/task-spec.md ] && \
78	[ -f <session_dir>/task-spec/_manifest.json ] && \
79	[ -f <session_dir>/task-spec/.done ] \|\| \
80	echo "ERROR: task-spec 三件套缺失"
81	```
82
83	task-spec 完成后立即创建 session 目录、保存 task-spec 三件套（含 routing 溯源 + driving_mode 字段）、初始化 `report.md`：
84
85	```bash
86	TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
87	mkdir -p runs/${TIMESTAMP}-{model_name}/{task-spec,data-profile,model-recommend}
88	```
89
90	- `task-spec.md` 顶部标注 `> 驾驶模式: {全自动驾驶 \| 辅助驾驶}`
91
92	report.md 章节结构（7 节固定顺序 + 1 附录，编号统一汉字 `一、二、...七、`，与 `fill_report.py` 锚点对齐）：
93
94	```markdown
95	# 建模全流程报告 — {model_name}
96	> 模型简称 / 需求 / 源表 / session
97
98	## 一、需求 ← task-spec 完成后填
99	## 二、样本 ← data-profile 完成后填
100	## 三、历史模型推荐 ← recommend 完成后填
101	## 四、特征宽表 ← fill_report.py --section IV 回填
102	## 五、特征分析 ← fill_report.py --section V 回填
103	## 六、模型迭代 ← fill_report.py --section VI 回填
104	## 七、横向对比 ← fill_report.py --section VII 回填
105	## 附录：待处理项与下一步建议
106	```
107
108	> `fill_report.py --section` key（IV/V/VI/VII）是脚本内部 key，对应 report.md 第「四~七」节，不错位。一/二/三节 + 附录由 orchestration 自填。
109
110	子目录内容规范：
111
112	\| 子目录 \| 产出 skill \| 关键内容 \| 完成标志 \|
113	\|--------\|-----------\|---------\|---------\|
114	\| `task-spec/` \| task-spec \| `task-spec.md` + `_manifest.json` + `.done` \| `.done` 存在 \|
115	\| `data-profile/` \| task-spec \| `report.md`/`xlsx` + `_manifest.json` + `_split_manifest.json` + `{model_name}_sample_*.parquet` + 三档 parquet \| `_manifest.json` 存在 \|
116	\| `model-recommend/` \| recommend \| `recommendations_.md`（local_file 模式下无此目录） \| `recommendations_.md` 存在 \|
117	\| `sample-features/feature-matching/` \| feature-matching \| `sample.parquet` + `feature-list.csv` + `sample_config.<model_name>.yaml` \| `sample.parquet` + `feature-list.csv` 存在 \|
118	\| `sample-features/feature-analysis/` \| feature-analysis \| `feature_config.yaml` + `analysis/`（report.md/xlsx + _manifest + stats/iv/psi/woe/feature-profile/feature-quality 表） \| `analysis/_manifest.json` 存在 \|
119	\| `sample-features/splits/` \| feature-analysis \| `train/test/oot.parquet` \| 三个 parquet 存在 \|
120	\| `new-models/{algo}-{run_label}/` \| development \| `config.json` + `model/` + `features/` + `evaluation/` + `predictions/` + `explainability/` + `logs/run.log` + `report.md` \| `config.json` + `model/` + `evaluation/` 存在

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