asaiyume/nurse-rostering 开源：护士排班问题上经典 CSP 求解器与 LLM 方案对比

GitHub 项目 nurse-rostering 在相同 INRC2 输入和评估器下比较经典 CSP 求解器与 LLM 两套护士排班方案，仅验证硬约束可行性。15 个相同输入上，CSP 求解器 15/15 全部通过、平均运行 0.012 秒、无需 API 调用；LLM 四种变体的硬约束通过率为 40/45 到 38/45 不等，平均运行时间 162–329 秒。项目基于 uv 管理依赖，支持 690 个转换后实例的离线评估与结果回放验证。