Poesitor/orchestrate-dispute-agent

# HackerRank Orchestrate — 练习模拟（七月版） **这是一个非官方的练习模拟**，高度还原了真实的 HackerRank Orchestrate 2026 年 5/6 月版本（支持工单分类和 损害索赔验证）。形式相同：输入混乱的真实世界记录，输出基于事实的 结构化决策，包含对抗性数据行，并采用 AI 评判式评分标准。 ## 如何运行你的模拟 1. 启动一个 24 小时计时器（或给自己 6-8 小时进行压缩测试）。 2. 在你的 AI 编码工具（Claude Code、Cursor 等）中打开此仓库，并让 它读取 `AGENTS.md` — 那就是任务说明。严格按照书面要求执行，包括 日志记录契约。 3. 构建 agent，构建 `evaluation/run_eval.*`，在 8 个带标签的 样本案例上进行迭代，然后为 24 个实际案例生成 `output.csv`。 4. 完成后，根据 `SPOILERS_ANSWER_KEY.md` 进行自我评分（在完成之前绝对不要 打开它），并大声排练 AGENTS.md §8 中的评审面试问题。 ## 仓库地图 - `AGENTS.md` — 挑战任务说明和规则（从这里开始） - `data/policies/` — 8 份策略文档，这是你的 agent 的唯一事实来源 - `dispute_cases/dispute_cases.csv` — 24 个实际案例（无标签） - `dispute_cases/sample_cases.csv` — 用于你的 eval harness 的 8 个带标签案例 - `code/` — 你的解决方案（python 或 node 入口点） - `evaluation/` — 你的 eval harness - `output.csv` — 你的 agent 必须填充的仅包含表头的模板 - `log.txt` — 根据 AGENTS.md §6.4 的追加式工作日志 - `SPOILERS_ANSWER_KEY.md` — 预期答案 + 原理说明。请先完成测试。 ## 与真实活动的区别 - 真实语料库要大得多（700+ 文档） — 请据此设计检索架构。 - 真实数据集和评分标准是隐藏的；此处包含了答案供自学使用。 - 真实活动以 30 分钟的语音 AI 评审面试结束，并有严格的 提交门户截止期限。 # orchestrate-dispute-agent

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