用途：该技能定位为供应链优化中的约束编程专家，用于求解调度、分配、排序、指派等复杂组合问题，尤其适合传统混合整数规划（MIP）难以建模或求解的场景，例如含析取资源（disjunctive resources）的调度、复杂逻辑约束（if-then、all-different 等）、离散变量域，以及需要快速找到可行解的问题。
主要能力：围绕约束编程核心概念展开，包括带离散域的决策变量、变量间必须满足的约束、基于约束的域传播（如 x+y≤10 且 x=8 时传播 y≤2），以及带回溯的系统化搜索。资料给出两个示例方向：作业车间调度（Job Shop Scheduling）与护士排班（Nurse Scheduling）。作业车间示例使用 OR-Tools CP-SAT，通过区间变量、工序先后约束、每台机器的 AddNoOverlap 析取约束，并以最小化 makespan 为目标，支持设置求解时间上限与并行搜索线程数，输出状态、makespan、下界与 gap，并可绘制甘特图。护士排班示例以布尔变量建模，覆盖班次覆盖需求、每人每天至多一班、夜班后休息、班次公平分配等约束。
使用方式：资料建议先做初始评估，明确问题类型、约束复杂度、变量域、问题规模、求解时限，以及可用的 CP 求解器（OR-Tools、Gecode、MiniZinc）和是否需要与其他系统集成。实现层面以 OR-Tools CP-SAT 为例，使用 cp_model.CpModel 建模、cp_model.CpSolver 求解，可设置 max_time_in_seconds 与 num_search_workers。
适用场景：作业车间调度、护士排班等排程与资源分配问题。
限制：资料未提供该技能的安装命令、收费方式、平台支持范围与效果数据；具体求解性能取决于问题规模与时限，示例中部分约束（如周末软约束）仅作说明，未完整实现。