当使用者说“整理建模论文 LaTeX”“修编译错误和引用”“统一公式、表格和图注”“按比赛模板排版”“检查交叉引用与缺图”时使用。先冻结内容并做基线编译，再在不改变数学含义、数字、引用或作者措辞的前提下修结构、符号格式、标签、表图、文献与版面；运行静态检查和实际编译，记录引擎、命令、警告与输出。
只格式化和诊断，不补造公式、结果、来源或论文内容。
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See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
把内容已经冻结的建模论文整理成可编译、可追踪、符合正式模板的 LaTeX。格式问题与内容问题分开处理： 发现公式疑似错误时报告给作者，不借“排版修复”擅自改数学。
不适用于 / Not for：
paper-structure-coach / paper-enhancement-buildermodeling-assumption-builder，数据处理与代码用 modeling-code-builder| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| LaTeX 根文件 | 是 | 主 .tex、子文件、class / style、bibliography 与图表路径 |
| 官方模板 / 规则 | 是 | 编译引擎、页数、纸张、字号、匿名、参考文献和附件规则；没有时保留项目现状 |
| 内容冻结范围 | 是 | 哪些文字、公式、数字、图表和引用不允许改变 |
| 构建方式 | 否 | Makefile、latexmk、tectonic 或项目命令；已有命令优先 |
| 目标环境 | 否 | 本地 / CI / Overleaf、TeX 发行版与版本；用于解释差异 |
| 当前日志 / PDF | 否 | 用于定位错误和做前后视觉对照 |
材料不全时先做静态审计，不新建一套假定模板。正式比赛规则若无法核对，标 unverified 并请使用者提供，
不能凭往届经验补页数或匿名要求。
格式化前记录内容指纹或至少保存 diff 基线，并把改动分成三类：
公式的括号、上下标、求和范围、微分变量、向量 / 标量、负号和单位都可能改变含义，不属于纯视觉字符。
读取根文件、class / style、构建脚本和正式规则，确定：
遵循已有模板，不把个人偏好的 class、字体或 package 强加进去。
运行：
python3 scripts/check_latex.py path/to/main.tex
命令里的 scripts/ 相对本 skill 目录；在别的目录运行时写脚本的完整路径。不加 --root 时，读取范围是当前目录
（它包含全部根文件时）或根文件所在目录；论文用到这个范围以外的文件（例如 ../figures/）时，加 --root <论文项目根>。
脚本按 TeX 的规则从根文件所在目录解析 \input / \include、bibliography 和 figure 路径（子文件里写的也一样），逐级比对
磁盘上文件名的大小写（macOS 默认不分大小写也照报），并检查 label / ref、常用 natbib / biblatex citation、手工编号（含
“公式 (3)”“式（5）”）和占位符；它不判断数学正确，也不能代替编译。--selftest 运行脚本自带的回归用例。
随后运行项目原有构建命令并记录：引擎 / 版本、命令、退出状态、首个根因错误、未定义引用、重复 label、缺字形、
overfull / underfull box、package conflict 与 PDF 页数。若不能编译，保留状态 not-run 或 failed，不能写“已修复”。
按类别列位置、现状、目标、是否会影响内容和验证方式：
遇到数学、数字、来源或作者决定，移入“需确认”，不要在同一补丁里猜。
优先从最可证伪的根因开始，每批只处理一类：
\label + \ref / \eqref 替代手工编号详细约定按需读 references/latex-conventions.md。新增 package 前检查 class、现有 package、目标引擎与比赛模板，
不为一项局部格式引入冲突。
每个实质批次后立刻重新静态检查和编译；失败就修当前局部，不继续堆改动。
[H] 把页面挤坏在目标纸张和实际缩放检查：封面 / 匿名、目录、页码、空白页、章节层级、公式断行、表格裁切、图中文字、图注、 参考文献、附录与最后一页。对照冻结基线确认数字、符号、公式、引用目标和结论没有变化。
编译通过不代表视觉通过；视觉通过也不代表内容正确。
输出修改文件、机械改动、需作者确认项、静态检查结果、编译命令 / 环境 / 状态、警告和 PDF 路径。 有改动无法验证时明确说明，不把“理论上应当”写成完成。
## 格式审计
| 类别 | 位置 | 发现 | 拟修 / 已修 | 是否影响内容 | 验证状态 |
## 符号与单位
| 符号 / 数值 | 含义 | 单位 | 首次定义 | 冲突 / 决定 |
## 交叉引用与资源
| 对象 | label / key / path | 引用位置 | 状态 |
## 编译验证
- root / template:
- engine / version:
- command:
- static check:
- compile result:
- warnings:
- page count / PDF:
## 内容保全
- 仅格式改动：<文件 / 类型>
- 需作者确认：<公式、数字、来源或措辞>
- 未验证：<工具或环境缺口>
not-run。references/latex-conventions.md —— 数学、单位、表格、图、文献、构建与视觉约定scripts/check_latex.py —— 标准库静态检查；支持项目根限制、多个根文件、--json、--strict 与 --selftest；
退出码 0 无 error，1 有 error（--strict 时 warning 也算）或自检失败，2 命令行用法错误../_shared/paper-argument-checklist.md —— 需要判断表图与主张职责时读取，不用于改内容| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.1.1 | 2026-09-26 | check_latex.py 改按根文件目录解析 \input、bibliography、图片与 \graphicspath，只在子文件目录下成立的路径报错；逐级比对真实文件名大小写（macOS 上也报）；补中文“公式 (3)”“式（5）”手工编号与带点文件名补 .tex；不传 --root 时从 skill 目录照文档运行也能读到论文；新增 --selftest；“不适用于”改为实名路由 | patch |
| 0.1.0 | 2026-08-17 | 初始草稿：内容冻结、基线编译、机械格式批次、静态检查脚本与 PDF 视觉验收 | minor |
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当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额，再逐条检查；一次把所有条目量完并直接给出压缩版，只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符，绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩，不代写空白。
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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来，直接把这段话拆成结构化的长期事项（角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别），说不清的字段留空标"待补"而不是编，再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完，然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容，级别按事实判定，绝不往高了写。
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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用，前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了；只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统，派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草（场景派 / 口语派 / 意象派），再派一个红队子代理逐句挑毛病，主 Agent 按句裁决拼稿，最后统一辙口与意象。收敛判据卡死：字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词，不替使用者决定这首歌要说什么。
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当想知道一段 AI 回答"哪些能直接用、哪些必须先验证、哪些只能当建议"时使用。按声明类型分四级——低风险草稿材料、观点与策略建议、可查证的事实声明、会改变状态的可执行指令——每级配一句默认处置动作；再按影响半径排序，给出最小的下一步检查。可执行类一律标"不能直接执行；先做代码审阅/沙箱测试/回滚准备"，其中破坏性或提权的命令排在最前。教的是一套可复用的复查习惯，不是替使用者把所有内容都核实一遍：本 skill 只分级、排序、定处置，要逐条核实走 ai-output-fact-checker，整段代码要做入库体检走 ai-code-onboarding-checklist。
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当拿到一段 AI 生成的代码，还没决定要不要信、要不要跑、要不要往上继续加东西时使用。先做一遍客观体检：行数与嵌套深度、有没有测试、有没有硬编码密钥或遗留 TODO、依赖是不是真实存在、有没有危险调用（eval/exec、shell=True、递归删除、反序列化、提权、外发网络，按正文给的 grep 模式逐类查）；再给风险评级和下一步动作。老实写明它查不了算法正确性——体检通过不等于代码是对的。回答里文字、事实和代码混在一起时先用 ai-answer-triage 分级；只审相对已有代码的一份改动用 ai-diff-review-protocol。
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