用途：为瞬态数值仿真规划时间步策略，包括步长选择、启动斜坡、输出节奏与检查点安排。
主要能力：提供三个标准库 Python 脚本。timestep_planner.py 输出 dt_limit、dt_recommended、ramp_schedule、notes；output_schedule.py 输出 output_times、interval、count（count 含端点，等于区间数加 1）；checkpoint_planner.py 输出 checkpoint_interval、checkpoints、overhead_fraction、warnings。
使用方式：需 Python 3.10+，无外部依赖。示例：python3 scripts/timestep_planner.py --dt-target 1e-4 --dt-limit 2e-4 --safety 0.8 --ramp-steps 10 --json；python3 scripts/output_schedule.py --t-start 0 --t-end 10 --interval 0.1 --json；python3 scripts/checkpoint_planner.py --run-time 36000 --checkpoint-cost 120 --max-lost-time 1800 --json。
适用场景：瞬态仿真启动、长时运行检查点规划、输出帧数安排。
限制：仅规划静态计划，不做运行时自适应；假设物理参数恒定，参数变化需重新规划。safety 须不超过 1.0，checkpoint-cost 须小于 run-time。脚本不读外部文件，仅输出 JSON 到 stdout。