Sentence classification
| Sentence | Label | Note |
|---|---|---|
| "Operates 2 ovens" | Parameter | Both ovens are available. This is not an oven-selection problem. |
| "Plans to bake 300 loaves this week" | Constraint (implicit) | Committed phrasing, so bread = 300 exactly. |
| "May also bake cakes" | Decision | The number of cakes is chosen. |
| "Cakes earn $12, cost $5; bread earns $4, costs $1.50" | Parameters | Net per unit is $7 per cake and $2.50 per loaf. |
| "Each oven runs at most 40 hours" | Parameter (40) and constraint | Oven time used is at most 2 × 40 = 80 hours. |
| "A loaf takes 0.1 oven-hours, a cake 0.4" | Parameters | They set the oven-time usage. |
| "Determine the weekly baking plan" | Objective (implicit) | Revenue and costs are both given, so maximize total profit. |
Formulation
- Decision: c = number of cakes (≥ 0). Integer in practice, though the LP optimum is already whole.
- Fixed by commitment: loaves b = 300.
- Objective: maximize 2.5·b + 7·c, which is profit = revenue − ingredient cost.
- Constraint: 0.1·b + 0.4·c ≤ 80 oven-hours.
- Problem type: LP, or a trivial MILP if cakes must be integers.
Solution
- Bread uses 300 × 0.1 = 30 oven-hours, leaving 50 hours.
- Each cake nets a positive $7, so the oven time left over goes to cakes: c = 50 / 0.4 = 125 cakes.
- The plan splits across the two ovens without trouble. For example, oven 1 bakes all 300 loaves and 25 cakes (30 + 10 = 40 h), and oven 2 bakes 100 cakes (40 h).
Plan: 300 loaves and 125 cakes. Profit = 300 × 2.50 + 125 × 7 = $750 + $875 = $1,625. Revenue is $2,700 and ingredient cost is $1,075. Both ovens are fully used at 80 of 80 hours.
Ambiguities
- "Plans to bake 300 loaves": I read this as exactly 300. If it meant at least 300, the answer changes. Bread earns $25 per oven-hour against $17.50 for cakes, so the plan would become 800 loaves and 0 cakes, with a profit of $2,000. Tell me if that is what you meant.
- "Earn": I read this as revenue, with cost subtracted. If $12 and $4 were already profits, the plan stays the same (300 loaves and 125 cakes) and the profit would be $2,700.
Concepts-only skill, so the trial gave the model only the Skill and Read tools. The model's arithmetic was checked by hand (300 loaves and 125 cakes, profit 1,625; 800 loaves if the commitment were a minimum). Nothing was compared against a no-skill run.
하는 일
글로 주어진 문제에서 선형계획(LP), 혼합정수계획(MILP), 이차계획(QP) 모델을 세우는 방법을 모델에 가르칩니다. 개념만 다루며 솔버 API나 코드는 없습니다.
동작 방식
- 모든 문장을 매개변수, 제약, 의사결정, 목적 중 하나로 분류하고, "생산할 계획이다", "보유하고 있다" 같은 확정 표현과 "할 수 있다", "고려한다" 같은 선택 표현을 구분합니다.
- 암묵적인 목적을 찾습니다. 비용만 주어지고 "계획을 세워라"라면 비용 최소화, 비용과 수익이 모두 있으면 이익 최대화입니다.
- 모호한 부분은 조용히 하나로 정하지 않고, 질문하거나 가능한 해석을 모두 풀어 결과를 함께 보고하도록 합니다.
- 자주 쓰는 모델링 패턴과 함정을 다룹니다. 구간별 선형 이익과 정수 총량, 재단 문제의 손실, 목표계획법, 다기간 재고, 공용 혼합 공정이 있는 블렌딩.
잘 맞는 경우
오퍼레이션스 리서치 과제와 생산, 일정, 블렌딩, 포트폴리오, 자원 배분 같은 실제 계획 문제.
한계
정식화까지만 하며 풀지는 않습니다. 어떤 솔버와 함께 쓸지는 사용자가 정합니다. 함께 들어 있는 NVIDIA의 자체 평가 보고서(우리의 평가가 아닙니다)는 cuOpt의 QP 지원을 베타로 설명합니다.
낮은 위험: NVIDIA 공식 Skills 저장소(Apache-2.0)의 지침 파일만 들어 있습니다. 스크립트, 네트워크 접속, 파일 쓰기가 없고 계정이나 키도 필요하지 않습니다. 패키지에는 NVIDIA의 자체 평가 보고서와 서명 파일도 들어 있으며, 원본 그대로 수록했고 서명은 검증하지 않았습니다. 결과는 모델이 생성한 것입니다. 실제 의사결정에 쓰기 전에 모델과 수치를 직접 확인하세요.