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diff --git a/.agents/skills/kaggle-learner/references/knowledge/nlp/konwinski-prize-2025-6th-place-study.md b/.agents/skills/kaggle-learner/references/knowledge/nlp/konwinski-prize-2025-6th-place-study.md
new file mode 100644
index 0000000..9440d6a
--- /dev/null
+++ b/.agents/skills/kaggle-learner/references/knowledge/nlp/konwinski-prize-2025-6th-place-study.md
@@ -0,0 +1,399 @@
+# Konwinski Prize 2025 - 6th Place 实战学习笔记
+
+> 基于 quan16369 的开源解决方案
+> GitHub: https://github.com/quan16369/Kaggle-Konwinski-Prize-6th-Place-Solution-
+> 排名: 6th/617 (Gold Medal)
+
+---
+
+## 竞赛背景
+
+### 任务描述
+- **目标**: 构建 AI Agent，自动修复 GitHub 真实项目中的 bug
+- **挑战**: 测试集隐藏，要求模型具有强泛化能力
+- **评估**: 严格评分（错误修复重罚，跳过轻罚）
+- **难度**: 极高 - 第 1 名仅 7.5% 成功率
+
+### 6th Place 成绩
+| 策略 | Private LB | Public LB |
+|------|------------|-----------|
+| Select-Patch-Verify-Choose | 0.008237 (3 correct, 2 wrong, 115 skipped) | -0.000097 (1 correct, 1 wrong, 69 skipped) |
+
+---
+
+## 核心架构：Select-Patch-Verify-Choose Pipeline
+
+### 完整流程图
+
+```
+┌─────────────┐
+│   Select    │  分析 bug 报告 + 代码树 → 生成多个选择查询
+└──────┬──────┘
+       │
+       ▼
+┌─────────────┐
+│   Patch     │  基于选定代码段 → 生成候选补丁 (diffs)
+└──────┬──────┘
+       │
+       ▼
+┌─────────────┐
+│   Verify    │  多次验证 (VALIDATION_COPY_COUNT) → 评估置信度
+└──────┬──────┘
+       │
+       ▼
+┌─────────────┐
+│   Choose    │  规则评分函数 → 选择最优补丁或跳过
+└─────────────┘
+```
+
+---
+
+## 关键创新点
+
+### 1. 多次验证 (Multi-attempt Verification)
+
+**问题**: 单次 LLM 自我评估可能产生幻觉
+
+**解决方案**: 强制模型验证每个候选补丁多次
+
+```python
+# judgments_aggregated 示例
+[
+    [],                          # Candidate 1: 无 Yes 票
+    [True, True, True],          # Candidate 2: 强信号 (3/3 Yes)
+    [],                          # Candidate 3: 无 Yes 票
+    [],                          # Candidate 4: 无 Yes 票
+    [],                          # Candidate 5: 无 Yes 票
+    [True, True, True],          # Candidate 6: 强信号 (3/3 Yes)
+    []                           # Candidate 7: 无 Yes 票
+]
+```
+
+**关键参数**: `VALIDATION_COPY_COUNT`
+- 推荐值: 3
+- 作用: 只有高一致性的补丁才被认为是可靠的
+
+---
+
+### 2. 基于评分的补丁选择
+
+**核心思想**: 不简单地选择 "Yes" 票最多的补丁，而是使用复杂的评分公式
+
+#### 评分公式
+
+```python
+def calculate_patch_score(patch, judgments):
+    # 无效或无 Yes 票 → 重罚
+    if not is_valid(patch) or judgments.count(True) == 0:
+        return -LARGE_PENALTY
+
+    # 基础分 = (Yes 票数)^2 × 权重
+    score = (judgments.count(True) ** 2) * 5.0
+
+    # 减去指数级大小惩罚
+    score -= (np.exp(len(patch) / 10) - 1)
+
+    return score
+```
+
+#### 多标准过滤
+
+补丁只有在满足以下所有条件时才被选择：
+1. 正分数
+2. 位于 top 百分位（如 top 1%）
+3. 显著优于第二名补丁
+4. 满足最小 "Yes" 票要求
+
+否则：**SKIP**（确保安全）
+
+---
+
+### 3. 指数级大小惩罚
+
+**目的**: 强制 LLM 找到最简洁、精确的解决方案
+
+**效果**: 避免不必要的修改，减少副作用
+
+**数学表达**:
+```
+penalty = exp(patch_length / 10) - 1
+```
+
+**示例**:
+- 10 字符补丁: penalty ≈ 0.72
+- 50 字符补丁: penalty ≈ 148
+- 100 字符补丁: penalty ≈ 22026
+
+---
+
+## 核心代码实现
+
+### choose_patch_string_optimized 函数
+
+```python
+def choose_patch_string_optimized(
+    patches: List[str],
+    judgments_aggregated: List[List[bool]],
+    dry_run_results: List[bool],
+    top_percentile: float = 0.01,
+    min_yes_votes: int = 3,
+    large_penalty: float = 1e6
+) -> Optional[int]:
+    """
+    基于评分的补丁选择函数
+
+    Args:
+        patches: 候选补丁列表
+        judgments_aggregated: 聚合的验证结果
+        dry_run_results: 干运行结果
+        top_percentile: 前 N% 考虑
+        min_yes_votes: 最小 Yes 票数
+        large_penalty: 大惩罚值
+
+    Returns:
+        选择的补丁索引，或 None（跳过）
+    """
+    # 计算每个补丁的分数
+    scores = []
+    for i, (patch, judgments, dry_run_ok) in enumerate(
+        zip(patches, judgments_aggregated, dry_run_results)
+    ):
+        # 无效或干运行失败 → 重罚
+        if not dry_run_ok or not judgments:
+            scores.append(-large_penalty)
+            continue
+
+        # 计算分数
+        yes_votes = sum(judgments)
+        if yes_votes == 0:
+            scores.append(-large_penalty)
+            continue
+
+        # 基础分 = (Yes 票)^2 × 权重
+        score = (yes_votes ** 2) * 5.0
+
+        # 指数级大小惩罚
+        score -= np.exp(len(patch) / 10) - 1
+
+        scores.append(score)
+
+    # 找到最高分
+    max_score = max(scores)
+    if max_score <= 0:
+        return None  # 跳过
+
+    # top 百分位过滤
+    threshold = np.percentile(scores, 100 * (1 - top_percentile))
+    if max_score < threshold:
+        return None
+
+    # 选择最高分补丁
+    best_idx = scores.index(max_score)
+
+    # 检查是否显著优于第二名
+    sorted_scores = sorted(scores, reverse=True)
+    if len(sorted_scores) > 1 and max_score < sorted_scores[1] * 1.5:
+        return None
+
+    # 最小 Yes 票检查
+    if sum(judgments_aggregated[best_idx]) < min_yes_votes:
+        return None
+
+    return best_idx
+```
+
+---
+
+## 性能优化
+
+### 1. 并行处理
+- 使用 vLLM 的并行处理
+- 并发生成和验证候选补丁
+
+### 2. 早期过滤
+- 无效或不可应用的补丁立即丢弃
+- 节省计算资源
+
+---
+
+## 经验教训
+
+### ✅ 优势
+
+1. **生成-过滤策略**: 信任 LLM 产生多个解决方案，然后应用严格逻辑过滤
+2. **指数大小惩罚**: 强制模型直接解决问题，避免冗余修改
+3. **多次验证**: 减少 LLM 幻觉，提高可靠性
+
+### ❌ 局限性和改进方向
+
+#### 1. **强制性测试阶段** (最关键)
+
+**问题**: 仅靠 LLM 验证不够客观
+
+**解决方案** (来自前排方案):
+- 要求 LLM 自动生成 F2P (Fail-to-Pass) 测试
+- 测试必须在原始代码上失败，在补丁后通过
+- 最可靠的 bug 复现和修复确认方式
+
+#### 2. **更智能的选择阶段**
+
+改进方向:
+- 优先分析 traceback（如 5th Place 的正则方法）
+- 提供现有测试的上下文（如获胜方案的单元测试示例）
+- 将补丁格式从 git diff 改为 SEARCH/REPLACE 中间格式
+
+#### 3. **重试机制**
+
+- 当初始测试生成失败时实现重试
+- 可以使用更高温度设置增加多样性
+
+#### 4. **增强评分系统**
+
+- 添加修改文件数量的惩罚
+- 优先考虑本地化更改
+
+---
+
+## 可复用模板
+
+### Template 1: 多次验证
+
+```python
+def multi_attempt_verify(
+    patch: str,
+    context: str,
+    num_attempts: int = 3,
+    model: str = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"
+) -> List[bool]:
+    """
+    多次验证补丁
+
+    Returns:
+        List of bool: 每个 Yes 票表示验证通过
+    """
+    judgments = []
+
+    for _ in range(num_attempts):
+        response = llm_call(
+            model=model,
+            messages=[{
+                "role": "user",
+                "content": f"""请验证以下补丁是否正确修复了 bug：
+
+上下文：
+{context}
+
+补丁：
+{patch}
+
+请回答 "Yes" 或 "No"。"""
+            }]
+        )
+
+        judgment = "yes" in response.lower()
+        judgments.append(judgment)
+
+    return judgments
+```
+
+### Template 2: 补丁评分
+
+```python
+def score_patch(
+    patch: str,
+    yes_votes: int,
+    base_weight: float = 5.0,
+    size_penalty_scale: float = 10.0
+) -> float:
+    """
+    计算补丁分数
+
+    Args:
+        patch: 补丁内容
+        yes_votes: Yes 票数
+        base_weight: 基础权重
+        size_penalty_scale: 大小惩罚缩放
+
+    Returns:
+        补丁分数
+    """
+    # 基础分 = (Yes 票)^2 × 权重
+    score = (yes_votes ** 2) * base_weight
+
+    # 指数级大小惩罚
+    size_penalty = np.exp(len(patch) / size_penalty_scale) - 1
+    score -= size_penalty
+
+    return score
+```
+
+### Template 3: Select-Patch-Verify-Choose 完整流程
+
+```python
+async def spvc_pipeline(
+    bug_report: str,
+    code_tree: Dict[str, str],
+    model: str = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct"
+) -> Optional[str]:
+    """
+    Select-Patch-Verify-Choose 完整流程
+
+    Returns:
+        选择的补丁，或 None（跳过）
+    """
+    # 1. Select
+    selections = await select_phase(bug_report, code_tree, model)
+
+    # 2. Patch
+    patches = await patch_phase(selections, model)
+
+    # 3. Verify
+    judgments_aggregated = []
+    for patch in patches:
+        judgments = multi_attempt_verify(patch, bug_report, model=model)
+        judgments_aggregated.append(judgments)
+
+    # 4. Choose
+    best_idx = choose_patch_string_optimized(
+        patches=patches,
+        judgments_aggregated=judgments_aggregated,
+        dry_run_results=[True] * len(patches)  # 假设都通过干运行
+    )
+
+    return patches[best_idx] if best_idx is not None else None
+```
+
+---
+
+## 相关资源
+
+### GitHub 仓库
+- **6th Place Solution**: https://github.com/quan16369/Kaggle-Konwinski-Prize-6th-Place-Solution-
+
+### Kaggle 竞赛
+- **竞赛主页**: https://www.kaggle.com/competitions/konwinski-prize
+- **官方网站**: https://kprize.ai
+
+### 策略指南
+- **Strategy Guide**: https://github.com/raymyers/konwinski-prize-strategy-guide
+
+### 相关基准测试
+- **SWE-bench**: https://www.swebench.com/
+
+---
+
+## 总结
+
+6th Place 的方案展示了如何在 **严格的规则约束** 下，通过 **生成-过滤策略** 和 **多次验证机制**，在 **高难度代码修复任务** 中获得优异成绩。
+
+**核心要点**:
+1. 质量 > 数量：宁愿跳过也不要错误修复
+2. 多次验证：减少 LLM 幻觉
+3. 指数惩罚：强制简洁解决方案
+4. 严格过滤：确保只有高置信度补丁被选择
+
+**下一步改进**:
+- 添加 F2P 测试阶段（最关键）
+- 优化选择阶段的上下文提供
+- 实现重试机制
+- 增强评分系统