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skeleton 的花园 · V0.1 原型 · 教学网络示例

一个用于检查逻辑网络假设的科研工具。我把模型导入、更新语义、有界搜索和反例输出连成可复现流程，让每个判断都能回到执行条件。

## 项目起点

这条科学判断，在哪些边界内成立？

我先统一逻辑网络输入，再把假设、更新语义和搜索范围作为明确条件传入分析。CLI 和网页界面共享这条流程，输出支持或反驳判断、反例和复现命令，便于研究者回到具体模型设置继续检查。

## 我做了什么

- 统一多格式逻辑网络输入，设计模型分析与有界搜索。
- 组织 CLI、Streamlit、复现命令与结论来源。

## 做出的成果

- 完成 V0.1 原型，提供 CLI 与 Streamlit 两种操作入口。
- 输出与模型、更新语义和搜索范围对应的结论、反例及复现命令。

## 实现过程

1. 导入逻辑网络模型
2. 写明假设与更新语义
3. 分析结构、吸引子与状态
4. 执行有界搜索
5. 输出结论、反例和限制

## 设计取舍与收获

同一个假设在不同更新语义和搜索范围下可能得到不同判断。我把这些条件与结果一起保存，方便复查和比较。

## 技术与主题

逻辑网络 · 假设验证 · 可复现

## 作品链接

- [源码与使用说明](https://github.com/skeleton2024/verisci)