AutoMM 是基于dsh生态开发的，面向数学建模竞赛的全自动研究 Harness。它可以做到自动化地按小问顺序推进问题理解、文献研究、假设、公式、实现、计算、可行性校验、可视化和可选稳健性实验，最后生成可追溯的 reports/final_summary.md。同时，AutoMM还提供了一个可随时启动的dashboard，旨在实时掌控建模状态并快捷查看假设与公式推演等信息。
参考项目中的SETUP.md，进行快速初始化流程。
python scripts/harness.py validate-config
python scripts/orchestrator_runner.py --help
python -m compileall -q scripts tests运行前请将真实题面放入 request/problem.md，数据放入 data/，并按需填写 config/*.local.yaml。本版本不自动撰写论文，不包含真实比赛题目、附件或 smoke 运行结果。
Runner 每次唤醒只执行一个动作。完整计算由 tasks.py 创建隔离 task，再由 supervised worker 异步运行；implementation Agent 不得等待完整计算。Harness invariant 严格失败，计算中的非关键故障可重试或进入 PASS_WITH_WARNING / degraded_review。
config/：工作流、资源、sanity、可视化和通知配置。scripts/：Runner、状态机、task worker、sanity 和归档工具。agents/：各阶段 Agent 的职责边界。templates/：题目、小问、假设和公式版本模板。runtime/：运行时生成目录，发布快照中保持为空。