jinko-task-define-param-to-calibrate

キャリブレーション対象のパラメーターを定義する

前提条件： このスキルには、初期化済みの jinko-sdk 接続と、その metadata.requires_sdk の範囲を満たす SDK が必要です。jinko-sdk-setup スキル （../jinko-sdk-setup/SKILL.md）を実行し、チェックに合格してから続行してください。このスキルが見つからない場合は、 novainsilico/jinko-skills からインストールしてください。セッションコードは一度しか交換できないため、 このスキルで SDK プロセスを開始する前に、再度 get_session_code を呼び出してください。

提示された根拠に基づいてモデル入力を分類してください。裏付けのない出所を推測したり、 キャリブレーション手順をでっち上げたりしないでください。

入力

以下を必須とします。

• モデル SID
• 現在の入力値に関するドキュメントまたはその他の根拠
• キャリブレーションステップ識別子の明示的な順序付きリストと、各ステップの生物学的な対象範囲
• ユーザーによる上書きの有無、および既存のラベルを置き換えてよいかどうか

ラベル

対象となる各入力には、出所タグを最大 1 つ割り当てます。

• s::knowledge：文献、専門知識、または参照モデルによって裏付けられている
• s::arbitrary：根拠から導かれた値を使わず、意図的に固定されている
• s::to-calibrate：情報が不十分で、キャリブレーションを予定している
• s::calibrated：存在する場合は保持する。このタスクでは割り当てない

CalibIter::<step> を割り当てるのは s::to-calibrate の場合に限ります。入力の対象範囲を網羅する、明示的に指定されたステップを使用してください。該当するステップがない場合、その入力はキャリブレーション対象に割り当てません。

不確かな入力は変更せず、報告してください。

ワークフロー

1. jinko-model を使用して、パラメーター、カテゴリーパラメーター、および種の初期条件を確認します。導出式、技術インフラストラクチャー、および入力ではないコンポーネントは除外します。
2. 既存の s::* タグと CalibIter::* タグは、付け替えが要求されていない限り保持します。残りの各入力について、根拠から出所を分類します。
3. すべての s::to-calibrate 入力を、その生物学的な役割を完全に網羅する最初の指定ステップに割り当てます。該当するステップが一意に決まらない場合は変更せず、todo に追加します。
4. 提案する変更を JSON で記述し、まず scripts/apply_calibration_labels.py をドライランモードで実行します。内容を確認した後、--apply を付けて実行します。このスクリプトは、出所とステップの整合性、割り当ての重複、コンポーネントの種類、既存ラベルとの競合、および許可されたモデル変更を検証してから、1 回のコンポーネントバッチで適用します。
5. モデルを再取得し、新しいリビジョンとスナップショットを、簡潔なレポートとともに返します。レポートには、割り当てたラベルと保持したラベル、出所別およびステップ別の件数、理由を添えた todo 項目を含めます。

変更計画の形式は次のとおりです。

{
  "in_scope_steps": ["2", "3"],
  "assignments": [
    {"component_id": "k_elim", "source": "to-calibrate", "calibration_step": "2"},
    {"component_id": "body_weight", "source": "knowledge"}
  ]
}

値、単位、説明、方程式、構造、または無関係なタグは変更しないでください。todo 項目は報告対象とし、プレースホルダーのタグとして記述しないでください。