famou-result-visualization
FaMou 进化算法解——结果可视化 Skill
核心目标:拿到 Python 代码形式的优化问题解,直接理解其语义,生成一个直观展示解的效果的交互式 HTML 页面。
不是展示进化过程,而是展示解本身的结果——路径规划画路径、排课画课表、背包问题画装载情况、图着色画上色的图……
第一步:收集输入
必须有:
- 问题描述 — 是什么优化问题,输入规模,约束条件
- Python 代码形式的解 — FaMou 进化后的最终解(函数/数据结构/策略代码均可)
可选补充:
- 评估分数 / 适应度
- 初始解(用于对比)
- 问题的原始数据(如节点坐标、任务列表等)
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data-analysis
数据分析技能,用于理解数据、分析数据、制作数据处理流程、汇总数据分析结果。当用户提到"分析数据"、"数据处理"、"数据探索"、"统计分析"、"数据清洗"、"数据汇总"、"制作数据报告"、"理解这份数据"、"看一下这个CSV/Excel/数据集"时,必须使用此技能。即使用户只说"帮我看看这个数据"、"分析一下",只要上下文涉及数据文件或数据集,也应立即触发此技能。如果在FaMou问题定义过程中涉及到数据分析,也需要调用此技能。
3famou-experiment-manager
管理 famou 进化实验任务的工作流技能。当用户提到"提交实验"、"查看实验状态"、"删除实验"、"获取实验结果"、"famou 实验"、"上传实验"、"config.yaml 实验"或需要使用 famou-ctl 管理实验任务时,必须使用此技能。即使用户只说"提交"或"跑实验",只要上下文涉及 famou 平台,也应触发此技能。
2famou-artifact-generator
交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程:先通过结构化澄清循环产出 `problem.md`,再实现并验证 FaMou 实验的三个输入物料(`init.py`、`evaluator.py`、`prompt.md`)。当用户提到以下任意情形时触发:定义/澄清/创建 FaMou 任务、帮我写 problem.md、我想建一个进化任务、帮我准备 FaMou 实验物料、生成 init.py 或 evaluator.py、优化/ML/搜索问题需要进化求解。即使用户只说"帮我做个 FaMou 任务"或提供粗略想法,也应触发此技能并从澄清阶段开始。
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