Round robin allocator
一个包含agent和skill的集合：RAG、技能审查、周报生成、项目管理、质量监控...及技术方案/内部设计文档
npx -y skills add Ldxs001/workbuddy-skills --skill round-robin-allocatorAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
均匀轮转分配工具 — 将 N 个对象在 T 个轮次中按比例分配 K 种选项，最大化覆盖多样性，支持四种后处理模式调整重复分布。
The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
4.4 KB, as published. Nobody here has run it
round-robin-allocator
给 N 个「对象」，在 T 个「轮次」中，按比例把 K 种「选项」分配出去， 并让每个对象每轮尽量拿到不同的选项。
核心能力
- 自然语言解析：支持中英文混合描述（如「33个项目，4个月，5套方案，比例7:8:10:3:5」）
- Hamilton 配额 + 贪心分配：精确按比例计算配额，最大化覆盖多样性，迭代优化消除重复
- 四种后处理模式：ID排序 / 随机打乱 / 均匀分布 / 自定义月间重复比例
- 确认表 + 配置系统：代码强制钩子流程，支持跳过确认、默认模式持久化
- 多种输出：Markdown 明细表 + HTML 热力图表（含 3D 散点图）+ CSV 可选导出
- 补全机制：缺参数时不会编造或推断，通过选项 9 自然语言补充
📚 渐进式加载：本技能采用渐进式 MD 体系，
SKILL.md为入口（≤230行），详细内容拆分到references/*.md按需加载。
渐进式文件索引
| 文件 | 说明 |
|---|---|
references/usage.md | 详细使用指南（确认表/菜单/后处理/配置/输出） |
references/algorithm.md | 分配算法与后处理算法说明 |
references/antipatterns.md | 反模式与常见错误 |
references/faq.md | FAQ 与排错指导 |
references/changelog.md | 更新日志 |
使用方式
AI 对话
场景 1：标准分配（等分比例）
用户：我有 33 个项目，4 个月，5 套方案，比例是 7:8:10:3:5
计算报告：已解析参数 N=33, T=4, K=5, 比例=7:8:10:3:5
结果：输出分配明细表 + 热力图表（含分布统计和 3D 散点图）
场景 2：均匀分布（避免集中）
用户：12 个学生，6 周，3 个课题，比例 4:4:4，用 fair 模式
计算报告：已解析参数 N=12, T=6, K=3, 比例=4:4:4, 模式=fair
输出结果：每周 3 个课题均匀分配，每个学生前两周不重复，热力图显示覆盖平衡
命令行
python scripts/main.py --input "33个项目，4个月，5套方案，比例7:8:10:3:5"
python scripts/main.py --input "..." --mode fair
python scripts/main.py --input "..." --no-confirm
→ 详见 references/usage.md
限制与边界
| 约束项 | 说明 |
|---|---|
| 输入规模 | 建议 N ≤ 1000 个对象，T ≤ 52 轮，K ≤ 20 种选项。超过会降低性能 |
| 比例约束 | 比例之和必须等于 N。不指定比例则默认等分 |
| 参数缺失 | N/K/T 缺任意一个无法执行，工具不会自动推断 |
| 运行环境 | 脚本需 Python ≥ 3.8，仅标准库。HTML 可视化图表依赖 CDN（Chart.js + Plotly.js） |
| 后处理范围 | 后处理只影响分配显示顺序，不影响配额计算的正确性 |
触发场景
正向触发：
- 用户需要均匀轮转分配：将 N 个对象在 T 个轮次中分配 K 种方案
- 需求涉及配额/覆盖/轮转/方案分配
- 需要调整重复事件的月间分布
否定条件：
- 简单问答、闲聊、问候
- 用户明确说"不分配"
文件结构
round-robin-allocator/
├── SKILL.md # 入口文档
├── _meta.json # 元数据
├── references/ # 渐进式文档
│ ├── usage.md # 使用指南
│ ├── algorithm.md # 算法说明
│ └── changelog.md # 更新日志
└── scripts/
├── allocator.py # 核心算法（纯标准库）
├── main.py # CLI 入口
└── visualizer.py # HTML 生成器
依赖
- Python ≥ 3.8，仅标准库
- HTML 可视化：Chart.js + Plotly.js（CDN 加载）
详见 反模式
详见 FAQ