Transforms problems into struc…
Transforms problems into structured constraint-solving models with optimization and trade-off analysis.
Constraint Solver能帮你做什么
不说虚话——S7191 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务，它会先确认关键细节再动手，不瞎猜。
输出带结构与说明，拿来就能用，不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用，组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板，下次直接复用。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7191 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
Constraint Solver · 实跑样例
任务：帮我建一个排班模型：30名护士、三班倒，每班至少8人，每人每周最多上5天班，尽量满足请假申请。
# 三班倒护士排班模型设计方案
一、基础数据核对
- 护士总数：30人
- 班次：早班、中班、夜班，共3班
- 每班最低配置：8人/班
- 单日需求：8×3 = 24人次，30人有6人余量
- 约束：每人每周≤5个班次
- 总班次需求：7天×24班次/天 = 168班次/周
- 供给能力上限：30人×5班 = 150班次 < 168班次
⚠️ 关键结论：当前资源不足，无法同时满足“每班8人”和“周≤5天”。 需与院方确认其一：
- 每班降至7人（7×3×7=147≤150，可行但无缓冲）
- 增加护士至约35人
- 允许部分人每周上6天
以下按“增加少量人手/弹性6天”设计模型框架。
二、数学模型（整数规划）
决策变量：X(i,j,k) = 1表示护士i在第j天上k班，否则为0
目标函数：
- 硬约束不可违反
- 最小化请假冲突惩罚：min Σ(请假且被排班时的罚分) + 夜班不均衡惩罚
约束条件：
1. 每班每日人数 ≥ 8（可设为软约束，缺人罚重分）
2. 每人每天最多1个班
3. 每人每周 Σ班次 ≤ 5
4. 请假申请：X=0（硬）或高罚分（软）
5. 夜班后不宜接早班（推荐加入：夜班次日早班=0）
6. 连续上班天数 ≤ 4
7. 夜班数量在护士间均衡分配
三、实现路径
1. 工具选择：
- Python + PuLP/OR-Tools（免费，适合30人规模）
- Excel规划求解（小规模可行）
2. 数据输入：护士名单、请假表、夜班累计数
3. 求解策略：先固定请假和夜班均衡，再补足各班缺口
四、落地建议
- 弹性池：设2-3名机动护士，应对突发缺勤
- 滚动排班：每2-4周生成一次，提前7天锁定
- 请假管理：设请假截止日，临时请假走换班机制
- 公平性：夜班/周末班按历史累计轮转，避免固定人员长期吃亏
五、快速验证清单
- [ ] 每班每日≥8人
- [ ] 无一人超5班/周
- [ ] 请假覆盖率最大化
- [ ] 夜班分布方差最小
建议先确认人手口径，再进入建模；30人规模的求解通常数秒内完成。
三种做法,一比就知道
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7191 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
Constraint Solver怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7191」；交代任务背景与要求，Constraint Solver即刻开工。
Constraint Solver多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
具体能帮我做什么？
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景，它会确认要点后直接产出成品，不满意可以继续改。
输出质量不稳定怎么办？
在指令里补充背景、受众与格式要求（例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”）；要求越具体，产出越稳。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代