用途：该技能用于在命令行中通过 cuopt_cli 从 MPS 文件求解 LP、MILP 和 QP（beta）问题。三种问题类型共用同一命令、选项与 MPS 工作流；QP 使用标准 MPS 的二次目标扩展。编码前应先确认问题类型与建模（变量、目标、约束、变量类型）。本技能仅限 CLI（MPS 输入）。
主要能力与用法：基本命令为 cuopt_cli problem.mps；可加选项，如 cuopt_cli problem.mps --time-limit 120 --mip-relative-tolerance 0.01。常用选项包括 --help、--time-limit（秒）、--mip-relative-tolerance（MIP 相对容差）、--mip-absolute-tolerance（MIP 绝对容差）、--presolve、--iteration-limit、--method。
MPS 格式要求按顺序包含：NAME、ROWS（N 为目标，L/G/E 为约束）、COLUMNS、RHS、BOUNDS（可选，LO/UP/FX/BV/LI/UI）、ENDATA。整数变量需在整数列前后使用 'MARKER' 'INTORG' 与 'MARKER' 'INTEND'。
QP（beta）：二次目标沿用标准 MPS 工作流，命令与选项相同；QP 专用标志见 cuopt_cli --help，二次目标 MPS 格式见仓库文档 docs/cuopt/source/cuopt-cli/。QP 规则：仅支持 MINIMIZE，最大化需在 MPS 中取反目标系数（含 Q 项）；仅支持连续变量，不要将整数标记与二次目标混用。
排错：MPS 解析失败时检查 ENDATA、节顺序（NAME、ROWS、COLUMNS、RHS、[BOUNDS]、ENDATA）与整数标记；不可行时检查约束方向（L/G/E）与 RHS 值。
示例资源：assets/README.md 提供示例 MPS 的构建与运行说明，包括 lp_simple（最小 LP）、lp_production（椅子与桌子的生产计划，木材/劳动力）、milp_facility（带二元开/关的设施选址）。
获取 CLI：CLI 随 Python 包 cuopt 提供，可通过 pip 或 conda 安装，然后运行 cuopt_cli --help 验证。
限制：仅支持 CLI 与 MPS 输入；QP 为 beta，仅最小化、仅连续变量。其他平台、收费与价格信息暂未提供。