当使用者贴出数学建模题、数学建模竞赛题、研究问题或评分要求，说“帮我拆题”“这道题到底要什么”“有哪些隐含条件”“先别急着选模型”时使用。把原题整理成可核对的题面契约、变量与单位账本、子问题依赖图、歧义清单和下一步交接；区分原题事实、合理推断与待确认项，不选模型、不解题、不补造数据。
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把题面从一段自然语言变成一份团队可以逐项确认的建模契约。这个 skill 负责定义“要解决什么”， 不负责回答“用什么模型”或“最后答案是多少”。
不适用于 / Not for：
model-selection-tutormodeling-assumption-buildermodel-critique-coachphysics-problem-router（材料冗长、要先压成干净题面时用 competition-scenario-extractor）| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 原始题面 | 是 | 保留编号、表格、脚注、附件说明和交付要求；不要只给二手概述 |
| 数据说明 | 否 | 文件名、字段、单位、时间跨度、来源；未提供时只登记缺口 |
| 评分规则 / 提交规范 | 否 | 页数、格式、必须回答的问题；它们属于约束，不是装饰信息 |
| 使用者已有理解 | 否 | 用来定位分歧，不把它自动当成题面事实 |
如果没有原始题面，先请使用者粘贴或提供文件。若只能拿到摘要，仍可做临时拆解，但要把 “未与原题核对”放在输出顶部，不能把摘要中没有的条件补成常识。
开始拆题前先按 ../_shared/modeling-work-contract.md 对齐跨阶段的证据状态与交接约定。本 skill 在下表中给出读题阶段的具体用法；若共享约定更新，以共享文档为准，并在交接中保留原始证据状态。
所有关键条目只使用以下标签。标签随交接保留，除非出现新证据：
交接给下游时，每条同时写共享契约的 evidence_status，对应关系固定如下。【待确认】没有单独的共享状态，写
unverified 并附它在「歧义与缺口」表里的 ID，不另造状态。
| 中文标签 | evidence_status | 交接时附上 |
|---|---|---|
| 【题面】 | verified | 原题位置 |
| 【使用者提供】 | student-provided | 提供者与出处 |
| 【推断】 | inferred | 依据与被推翻的条件 |
| 【待确认】 | unverified | 歧义 ID |
| 【缺失】 | missing | 由谁、从哪里补 |
“常见做法”不能把【推断】升级为【题面】。歧义如果会改变目标、约束、数据口径或验证方式， 必须留给使用者决定。
按原编号列出每个明确要求，逐条保留动作词：预测、解释、评价、排序、优化、设计、检验不是同一件事。 把论文、代码、图表、备忘录、灵敏度分析等提交要求也列入题面契约。
先做一个反向检查：输出清单中的每一项能否指回原题一句话；原题每个动作词是否都有对应输出。
不要把“题目提到的量”都叫变量。分别登记：
| 类别 | 判断问题 |
|---|---|
| 对象 / 实体 | 系统里有哪些人、物、地点、节点或群体？ |
| 可观测量 | 哪些量来自测量或给定数据？ |
| 决策变量 | 哪些量允许模型或决策者改变？ |
| 派生量 | 哪些量由其他量计算而来？ |
| 参数 | 哪些量描述关系，但需要给定、估计或校准？ |
| 结果指标 | 最终用什么量判断预测、解释或方案好坏？ |
每个量给稳定 ID（V1、V2……），记录符号、含义、单位、维度、索引范围、来源和状态。
未给单位写【缺失】，不要替题目猜。百分比、比例、概率、速率和总量必须分开。
只写结构，不写模型：
如果题面把多目标揉在一起，拆开列出，不私自加权。
为每个子问题写：输入、输出、上游依赖、下游用途、独立可验收条件。区分三种关系：
用简短列表或 Mermaid 图表示。没有依赖就不要为了好看连线；循环依赖要明确指出。
按 ../_shared/validation-playbook.md 的单位、量纲与边界检查约定执行；读题阶段只核对题面和变量账本中已经出现的量，不为完成检查而补造方程或数值。
此时不需要方程，也能检查：
只有题目确实存在结构歧义时才给多个拆法。每个拆法写清：它如何划分子问题、保留了哪些耦合、 牺牲了什么，以及需要使用者确认的那一个关键选择。没有结构歧义时只写一个拆法和理由，不为凑数造第二个。 不要在这里推荐模型算法。
先交付完整的临时拆解，再只问会改变建模契约的问题，通常不超过 4 个。优先问：
回答只影响局部时，更新对应条目，不重写整份拆解。
## 核对状态
<读到的题面版本、附件与未读材料；临时拆解时醒目标注>
## 题面契约
| 子问 | 动作 | 对象 | 输入 | 输出 | 约束 | 评价标准 | 证据状态 |
## 变量与单位账本
| ID | 符号 | 类型 | 含义 | 单位 / 维度 | 范围 / 索引 | 来源 | 状态 |
## 子问题依赖
<列表或 Mermaid 图；标注数据 / 定义 / 论证依赖>
## 歧义与缺口
| ID | 原文 / 位置 | 合理解释 | 会改变什么 | 状态 | 谁确认 |
## 候选拆法
<无结构歧义时写“单一拆法，理由：…”，不填第二行>
| 拆法 | 子问题边界 | 保留的耦合 | 代价 | 需要确认 |
## 交接
- 已确认：<只列可供下游直接使用的内容>
- 暂定：<推断及依据>
- 未解决：<问题或缺失材料>
- 下一步：<通常是 model-selection-tutor 或 modeling-assumption-builder>
输出完成后做三项闭环检查：原题动作词没有遗漏；每个变量只有一个含义和单位；每条待确认项都写明 会影响什么。任何一项没过，先修拆解，不进入模型选择。
../_shared/modeling-work-contract.md：证据状态、交接字段与跨阶段一致性约定；建立题面契约和交接时使用。../_shared/validation-playbook.md：单位、量纲、边界和输入一致性的通用检查法；执行变量账本扫描时使用。共享参考提供跨 skill 的统一约定，本文件负责读题阶段的具体流程。宿主无法打开链接时，仍按本文件列出的标签与检查项工作，并把“共享参考未核对”记入核对状态。
| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.1.2 | 2026-09-26 | 中文证据标签补上与共享 evidence_status 的对应表，【待确认】写 unverified 并附歧义 ID；第 6 步改成有结构歧义才给多个拆法，与正文、模板一致；description 限定为“数学建模竞赛题”，“不适用于”补物理题 / IYPT / 实验现象 → physics-problem-router，避免抢物理拆题 | patch |
| 0.1.1 | 2026-09-10 | 接入共享工作契约与验证手册，统一证据状态、单位和量纲检查 | patch |
| 0.1.0 | 2026-08-17 | 初始草稿：题面契约、变量单位账本、依赖图、歧义清单与跨 Agent 降级路径 | 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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