该技能用于数学建模流程中的子问题分类环节。前置条件是 planning/parse/problem_parse.json 已存在，并为每个 Qx 映射了所需输出；仅迁移期读取旧解析路径。
任务类型包括：评估/排序、预测/估计、优化/决策、机理/动力学、分类/聚类、图/路径/网络、仿真/情景、描述/推断，以及混合类型，详细线索见 references/task-type-guide.md。
工作流程：根据所需输出、决策结构、约束与关系进行分类，而非仅凭关键词；为每个子问题分配主类型、可选次类型、置信度、来自解析的证据，以及验证与交付影响；识别会改变团队可主张结论的混合或歧义框架；对承重歧义调用选择卡说明后果，不得静默确定；保存 planning/classification/problem_classification.json；将人工框架决策记录到 methods/Qx/qx_decisions.jsonl，若 Qx 方法目录尚不存在则写入 planning/framing_decisions.jsonl。
输出契约包含 schema_version 与 subquestions 数组，每项含 id、primary_type、secondary_type、confidence、evidence、required_validation、framing_decision_id、risks。
规则：不提出或选择方法；不凭“forecast”“optimal”等名词分类，须核实所需输出；子问题可为混合，但避免罗列过多类型而无优先级；当不同分类导致实质不同的输出或主张时，须人工确认框架；JSON 记录足够时，不生成冗长分类学报告。
验证要点：每个 Qx 恰有一个主类型；混合/次类型有理由；分类证据可追溯到解析；歧义框架经人工确认或保留为阻塞项；分类中不泄漏算法选择。