name: math-modeling description: 当用户要求数学建模、建模竞赛、建模分析、代码求解、结果可视化或生成数学建模论文时使用。支持完整三阶段流程、单独执行任一角色，以及在关键节点使用独立 Subagent 进行阶段内质检；默认只启用质检 Subagent，用户可明确选择额外协作。

数学建模

本 Skill 用三个独立角色完成数学建模。生成的论文仅供用户参考，不作为可直接提交的作品。论文结构与格式必须以目标竞赛当届官方规则和官方模板为准，不能用往届经验替代官方要求。

使用前：请先阅读根目录 使用指南.md，明确本 Skill 的交付物使用边界，并把它复制到工作区（PROJECT_ROOT）：

PowerShell（Windows）：

Copy-Item "<SKILL_ROOT>\使用指南.md" "<PROJECT_ROOT>\使用指南.md"

bash（macOS/Linux）：

cp "<SKILL_ROOT>/使用指南.md" "<PROJECT_ROOT>/使用指南.md"

<SKILL_ROOT> 是本 Skill 的安装目录（含 SKILL.md 的目录），<PROJECT_ROOT> 是你的题目/项目目录。

强制执行协议

用户明确点名本 Skill 或任务命中本 Skill 时，严格执行以下协议；不要把它降级为建议：

1. 在首次进度更新中回显：已激活本 Skill、SKILL_ROOT、PROJECT_ROOT、当前阶段、目标竞赛与届次、计划读取的角色和工具入口。未确认的官方规则明确标为待核验。
2. 开始每个阶段前，实际读取该角色的 SKILL.md；使用 PDF、Excel、论文搜索、DOCX 或 LaTeX 时，再实际读取对应工具的 SKILL.md。知道文件路径不等于已经执行。
3. 严格调用 Skill 提供的脚本和模板。已有初始化、转换、编译或校验工具时，禁止为了省时手写替代实现。
4. 把任何校验预警视为未完成。只有当届官方规则或用户明确要求允许偏离时，才能记录“规则来源、偏离项、理由”后继续；不得自行降低篇幅、图表、公式、引用或编译质量目标。
5. 环境缺少引擎、搜索源、渲染器或依赖时，报告阻塞并继续完成仍可验证的部分；禁止静默换工具、跳过验证或用较差产物冒充完成。
6. 运行环境支持 Subagent 且任务会生成或修改固定交付物时，按 references/Subagent调度.md 在关键节点立即派发独立质检；禁止等全流程结束后才首次派发，作者自检不能替代独立验收。除固定质检外，不主动派发其他 Subagent；仅在用户明确启用具体协作任务时按所选范围执行。
7. 交付前运行当前角色规定的全部完成门禁。任一命令未运行、退出码非零、独立验收未通过、仍有未处理问题或产物在门禁后发生变化时，不得声称“已完成”。
8. 真实竞赛或其他有明确截止时间的任务，必须读取 references/交付与截止时间协议.md，核验当届官方截止时间与提交约束，尽早走通完整导出链路并维护可立即提交的 Checkpoint V1；后续优化不得破坏该版本。
9. 最终回复列出实际读取的入口、实际运行的关键命令、退出码、Subagent 门禁状态、核心质量指标和仍存在的阻塞；不得只说“已检查”。

Subagent 默认策略与阶段门禁

• 默认模式只派发 M1/P1/P2/W1/W2 质检 Subagent；调研、原型和并行实验等可选协作默认关闭，不询问、不暂停流程。
• 用户可用自然语言启用一个或多个可选任务，也可随时关闭；未明确选择的类别保持关闭。
• 主 Agent 负责调度和权威产物写入；质检 Subagent 必须未参与被审产物的编写或修正，默认只读并返回证据。
• 完整流程依次通过 M1 建模终检、P1 最小可运行结果、P2 编程终检、W1 证据大纲和 W2 论文终检。P1 通过后才能全量计算与正式出图，P2 通过后进入论文规划，W1 通过后才开始长篇正文和双格式排版。
• FAIL 必须按证据返回对应角色修正并复验；被审产物发生实质变化时，相关 PASS 立即失效。
• 单阶段任务只运行对应门禁。环境不支持 Subagent 时，只能标记为 BLOCKED 或受限交付并明确报告“独立验收未完成”，不得把主 Agent 自检描述为独立通过或声称完整完成。

详细的默认开关、可选协作任务、派发输入、固定回执和并行边界见 references/Subagent调度.md。

根目录契约

• SKILL_ROOT：本文件所在目录，只读。角色说明、算法资料、脚本和模板都从这里读取。
• PROJECT_ROOT：用户题目和项目所在目录，所有新产物只能写入这里。
• 两个根目录必须不同；默认禁止覆盖 SKILL_ROOT 内任何文件。
• 输入附件只读。确需修改模板时，先复制到 PROJECT_ROOT 再处理。

路由

不要在单阶段任务中强制执行完整流程。

固定交付物

建模手

只交付：

1. 题目分析报告.md
2. 术语表格.md

编程手

交付：

1. 可运行的 Python（.py）或 MATLAB（.m）代码；可同时交付两种语言。
2. 代码运行结果表格，如 .csv、题目要求的 .xlsx。
3. 原始数据图、模型运行过程图、模型最终结果图每类至少 3 张候选图，合计至少 9 张；还必须覆盖题目全部子问题，每个子问题在三类中各至少 1 张。文件名使用 raw_q1_*、process_q1_*、result_q1_* 等格式，不设上限。相同内容的 SVG、PNG 和灰度预览按 1 张逻辑图计数。
4. 必须至少 1 幅总体建模流程图，覆盖输入、子问题依赖、模型、求解、验证与输出；子问题存在独立分支、循环或三步以上求解链时，补充对应子问题流程图。文件名使用 flow_overall_model.*、flow_qN_model.*，与三类候选图分开计数，不替代结果图。
5. results/复现清单.json，含随机种子、输入文件 SHA-256、运行时和依赖版本、关键参数、唯一复现命令。

论文手

默认交付 Word 论文；用户显式要求时才生成 LaTeX 论文。

• Word：完整论文.docx；由 LaTeX 转换时同时保留哈希绑定的 .conversion.json。
• LaTeX（可选）：完整论文-LaTeX/ 源码项目、由其实际编译得到的 完整论文.pdf 和哈希绑定的 .build.json。

用户明确要求 LaTeX 时，同时生成两种格式且正文内容、数据、图表和结论保持一致。内部检查记录不作为额外交付物。

无论目标竞赛为何，论文默认至少包含 8 幅正式图；当届官方规则或用户明确要求与此冲突时，以其要求为准并记录依据。

阶段反馈闭环

• 任一 Subagent 门禁返回 FAIL 时，按回执中的文件、命令、数值或来源证据回到对应角色；修正后重跑受影响门禁，不得由主 Agent 口头覆盖。
• 编程手发现公式不完整、约束冲突或模型不可实现时，停止猜测，在对话中列出证据并回到建模手修正两个 Markdown 交付物。
• 论文手发现关键结论没有真实结果、图表或文献支撑时，回到编程手或建模手补齐，禁止编造。
• 修正后从被阻断阶段继续，不重复已通过的阶段。

建模约束

1. 先完整理解题目、附件、目标、约束和评价口径，再形成结论与模型方案。
2. 每道子问题最多使用两个独立模型体系。物理题中，同一控制方程或同一物理机制在不同近似阶次、边界条件或精度下的展开，计为一个模型族，不机械拆成多个模型；只有控制机理、状态变量或求解目标实质不同才另计模型。辅助的灵敏度分析、误差检验和可视化不计作独立模型。
3. 避免直接套用过于常见的简单模型来冒充创新；创新必须来自问题结构、数据处理、约束设计、算法改进或验证方式，并说明依据。
4. 数据判定标准按题目、官方规则、领域文献或数据分析结果确定。
5. 不因两个模型得到相近结论就强制删除其中一个；是否保留由研究目的和证据价值决定。

渐进式加载

先读当前阶段的 SKILL.md，再按其中“何时加载”表读取所需参考，禁止一次性加载全部资料。

完整导航见 references/README.md。

完成判定

• 先满足“强制执行协议”，并提供可复核的门禁结果。
• 声称完整完成时，当前任务涉及的独立 Subagent 门禁均为 PASS，且通过后产物未发生未经复验的实质变化；缺少 Subagent 能力时只能报告 BLOCKED 或受限交付。
• 所有计算结论来自实际运行结果。
• 公式、表格和图表与代码结果一致。
• 引用可由 OpenAlex、AnySearch 或原始出版页面追溯。
• 论文已按目标竞赛当届官方规则配置，篇幅目标已经确认，公式/非空图表数量与全部子问题图覆盖经过检查，图表编号与正文引用连续，参考文献与正文引用双向对应。Word 分支还须通过原生 OMML、DOCX 结构、转换警告门禁和渲染页数检查；LaTeX 分支还须通过环境诊断、真实编译、日志、权威资源—源码—PDF 哈希绑定、正文与附录页数、空白页、页面尺寸、字体嵌入和图片 DPI 检查。
• 所有产物位于 PROJECT_ROOT，SKILL_ROOT 未被改写。

🎯 Math Modeling Skill

面向数学建模竞赛与建模项目的三阶段工作流

关注我

📖 简介

本 Skill 将数学建模任务拆分为 建模分析 → 代码实现 → 论文撰写 三个阶段。既可以按顺序完成整道题，也可以只执行其中一个阶段。

当前版本：1.3.0

生成的论文仅供参考。论文结构与格式必须以目标竞赛当届官方规则和官方模板为准。

✨ 核心能力

• 🧠 建模分析：读题、检查附件、拆分子问题、选择模型、设计求解与验证方案。
• 💻 双语言实现：支持 Python 和 MATLAB，按选中的模型与功能动态检查依赖。
• 📊 完整结果输出：生成结果表格、原始数据图、模型运行过程图和最终结果图，以及必须的总体建模流程图。
• 🎨 出版级科学可视化：先剖析数据和论证目标再选图，提供 Python/MATLAB 统一样式、色觉友好编码、SVG + 300 DPI PNG 导出与成图自检闭环。
• 🔁 可复现运行：记录随机种子、输入文件 SHA-256、运行时与依赖版本、关键参数和唯一复现命令。
• 🔎 双引擎论文搜索：并行调用 OpenAlex 与 AnySearch，按 DOI 或题名交叉核验。
• 📄 Word / LaTeX 论文生成：支持官方模板、嵌套主入口、整篇 LaTeX→DOCX、Word 原生 OMML 公式、真实 PDF 编译、权威资源—源码—产物哈希绑定和完整质量门禁。默认只生成 Word 论文，LaTeX 可选。
• 🧾 论文组件规范：使用“符号、含义、单位”三列符号说明表和标准数学排版，按当届规则组织附录。
• 🛡️ 阶段内独立质检：默认只在建模终检、最小可运行结果、编程终检、论文证据大纲和论文终检节点派发只读 Subagent，发现问题立即返工复验。
• 🤝 可选 Subagent 协作：用户可按需启用规则核验、附件盘点、文献与模型调研、算法原型、独立实验、双语言对照或术语核验；默认全部关闭。
• 🧩 渐进式加载：只读取当前阶段需要的角色规范、算法资料和工具说明。

🔄 三阶段工作流

质检 Subagent 是阶段内只读验收者，不是第四个固定角色。默认只启用固定质检；其他协作仅在用户明确选择后运行。P1 在全量计算和正式出图前执行，W1 在长篇正文和双格式排版前执行；禁止等全流程结束后才首次质检。完整协议见 Subagent 调度与阶段门禁。

阶段反馈

• 编程手发现公式、约束或参数无法实现时，携带实际报错返回建模手修正。
• 论文手发现关键结论缺少真实结果、图表或文献支撑时，返回对应阶段补齐。
• 任一独立门禁返回 FAIL 时，由原阶段执行者按证据修正并重新派发复验；主 Agent 不得自行覆盖失败结论。
• 修正后从被阻断阶段继续，不重复已经通过的阶段。

🚀 快速开始

推荐 Agent

本 Skill 可用于支持本地 Skills 或 Agent 工作流的工具，例如 Claude Code、Codex、Cursor、Trae 和 Qoder。具体加载方式以对应工具的当前文档为准。

DeepSeek Harness 插件

本仓库同时提供 DeepSeek Harness（dsh）的 Agent 预设：dsh-plugin/math-modeling-agent/，把三阶段工作流、五门禁质检、任务看板与完成判定封装为 mm_* 工具，供 dsh 桌面端使用。

安装：把整个 dsh-plugin/math-modeling-agent/ 目录复制到本机 dsh 预设根目录（<dsh-home>\.agent-presets\，Windows 默认 C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\dsh-desktop\dsh-home\.agent-presets），目录名即预设 id（如 math-modeling）。也可直接复制 dsh-plugin/README.md 中附带的安装提示词给 dsh Agent 自动完成安装。

使用：新建 dsh 会话 → 选择预设「数学建模 Workbench」，即可使用 mm_project_init / mm_phase_enter / mm_todo / mm_gate / mm_check_deliverables / mm_complete / mm_state 等工具，并通过 skill 工具加载内置 math-modeling 知识库。

插件为自包含设计：知识库随预设持久化，不依赖外部仓库路径，可整体复制到任意机器使用。

安装

Git 克隆

git clone https://github.com/XiaoMaColtAI/math-modeling-skill.git

克隆后，将仓库放入所用 Agent 的 Skills 目录或按其方式加载本目录。

npx 安装

npx skills add https://github.com/xiaomacoltai/math-modeling-skill --skill math-modeling

也可以下载仓库 ZIP，解压后放入对应 Skills 目录。

使用示例

完整流程：

使用数学建模 Skill 完成这道题，默认生成 Word 论文。
使用数学建模 Skill 完成这道题，同时生成 Word 和 LaTeX 论文。
使用官方 LaTeX 模板完成这道题，只交付完整 LaTeX 源码项目和编译 PDF。
使用数学建模 Skill 完成这道题，额外启用附件盘点、文献调研和算法原型 Subagent。
使用数学建模 Skill 完成这道题，除固定质检外不使用其他 Subagent。

单阶段执行：

只做建模分析，输出题目分析报告和术语表格。
只实现现有模型，使用 MATLAB 运行并生成全部结果和图。
根据现有代码结果生成完整论文.docx。
根据现有代码结果和官方模板生成 LaTeX 论文并实际编译（需显式要求）。

主入口见 SKILL.md。

📁 工作目录约定

• SKILL_ROOT：本仓库根目录，只读；角色规范、算法资料、脚本和模板从这里读取。
• PROJECT_ROOT：用户题目所在目录；所有运行产物只写入这里。
• 题目与附件保持只读；需要修改模板时，先复制到 PROJECT_ROOT。

典型产物结构：

PROJECT_ROOT/
├── data/                         # 题目附件，只读
├── 题目分析报告.md
├── 术语表格.md
├── 问题1_求解.py 或 问题1_求解.m
├── results/
│   ├── 问题1_结果.csv
│   └── 复现清单.json
├── figures/
│   ├── raw_q1_*.svg / raw_q1_*.png
│   ├── process_q1_*.svg / process_q1_*.png
│   ├── result_q1_*.svg / result_q1_*.png
│   ├── raw_q2_* / process_q2_* / result_q2_*  # 其余问题依次覆盖
│   ├── flow_overall_model.svg / .png     # 总体建模流程图（必须）
│   ├── flow_qN_model.svg / .png          # 子问题流程图（按需）
│   └── _qa/                       # 自动生成的灰度质检预览
├── 完整论文.docx                 # 默认交付的 Word 论文
├── 完整论文.conversion.json      # LaTeX→DOCX 输入/输出/模板哈希与警告记录（LaTeX 可选时）
├── 完整论文-LaTeX/               # LaTeX 源码项目（用户显式要求时）
│   ├── main.tex
│   ├── latex-project.json         # 模板来源、主入口及代码/图表资源绑定
│   ├── references.bib
│   └── 官方模板附带的 cls/sty/bst 等资源
├── 完整论文.pdf                  # 由 LaTeX 源码实际编译（用户显式要求时）
└── 完整论文.build.json           # 源码/PDF 哈希、工具版本、命令与门禁结果（用户显式要求时）

🛠️ 集成工具

双引擎论文搜索

python tools/paper_search/scripts/hybrid_scholar.py \
  --query "robust optimization vehicle routing" \
  --limit 10 \
  --json

• OpenAlex 可通过 --email 提供礼貌池邮箱。
• AnySearch 需要密钥时设置环境变量 ANYSEARCH_API_KEY。
• 正式检索默认同时运行两个引擎；单引擎参数只用于诊断。

动态依赖检查

Python 只检查实际需要的功能：

python references/roles/编程手/scripts/check_env.py \
  --features data visualization optimization

MATLAB 使用：

addpath("references/roles/编程手/scripts");
report = check_matlab_env(["data", "visualization", "optimization"]);

🧮 算法资料

算法资料覆盖七类问题：

先读取 算法索引，再按问题类型加载对应资料。每道子问题最多使用两个独立模型体系；物理题中同一机理的基础近似与高精度展开按一个模型族计数。

📄 论文生成

默认只生成 Word 论文；用户显式要求时同时生成 LaTeX/PDF 论文。当届官方提交要求仍决定实际可提交的版本。

• Word：从官方模板构建，LaTeX 严格转换为原生 OMML 公式，校验篇幅、公式、图表、编号引用、参考文献、DOCX 结构与渲染页数；已有 LaTeX 主稿可用 Pandoc 整篇转换。
• LaTeX（可选）：完整复制官方模板项目并记录哈希，绑定权威代码/图表后真实编译 PDF，校验资源/源码/PDF 哈希、空白页、页面尺寸、字体嵌入与图片 DPI。
• 没有官方模板时才使用内置构建基线；同时生成两种格式时必须使用相同的数据、图表、公式、参考文献和结论。
• CUMCM 默认以约 15000 字词单位、约 20 页作为完整度质量目标（非官方要求）；所有竞赛采用相同的至少 8 幅正式图质量基线，每个子问题至少一幅正式结果图。

完整流程与门禁见 tools/docx/SKILL.md、tools/latex/SKILL.md。

📸 示例展示

以下图表展示本项目可视化规范生成的候选图效果。

2025 年国赛 A 题：烟幕干扰弹的投放策略

2025 年国赛 B 题：碳化硅外延层厚度的确定

🏆 适用场景

工作流可用于 CUMCM、MCM/ICM、APMCM、MathorCup、认证杯、数维杯等数学建模竞赛和一般建模项目。不同竞赛的页面、摘要、编号、页数和提交格式必须按当届官方要求配置。

📂 仓库结构

math-modeling-skill/
├── VERSION
├── SKILL.md
├── README.md
├── CHANGELOG.md
├── assets/                         # 算法资料
├── imgs/                           # README 示例图
├── references/
│   ├── README.md                   # 渐进式导航
│   ├── 算法索引.md
│   └── roles/
│       ├── 建模手/
│       ├── 编程手/
│       └── 论文手/
├── tools/                          # DOCX、LaTeX、PDF、XLSX、论文搜索
├── dsh-plugin/                     # DeepSeek Harness 插件预设（独立分发）
│   └── math-modeling-agent/        # Agent 预设：mm_* 工具 + 内置知识库
└── tests/                          # 回归测试

✅ 验证

python -m unittest discover -s tests -v
python tools/docx/scripts/self_check.py
python -m compileall -q tools references/roles/编程手/scripts

回归测试覆盖双引擎搜索、公式转换、DOCX、LaTeX 模板与校验、Excel 重算、论文结构、动态依赖、复现清单和科学绘图工具。

📋 版本与更新日志

当前版本：1.3.0

1.3.0 完善算法资料与建模方法论，新增评阅人抓分方法论、求解稳健性、机器学习算法扩充，并补充交付与截止时间保护协议与 DeepSeek Harness 插件支持。详细内容见 CHANGELOG.md。

采用语义化版本 MAJOR.MINOR.PATCH：

• MAJOR：固定交付物、目录契约、命令参数或数据结构发生不兼容变化。
• MINOR：增加向后兼容的新能力。
• PATCH：向后兼容的错误修复、文档校正或测试补充。

完整记录见 CHANGELOG.md。

⭐ GitHub Star 历史

该图每日读取 GitHub 官方累计 Star 数自动更新；画布为 16:9，纵轴每 50 Star 一格，并在当前数值上方保留一个完整刻度。

🙏 致谢

• AnySearch Skill：为学术垂直搜索提供参考。
• Nature Skills：为科学可视化与写作方法提供参考。
• SciPilot Figure Skill：为数据剖析、图型决策、色觉可达性和成图自检闭环提供参考。

算法索引 · 使用文档 · 角色说明 · 更新日志