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概要と使いどころ
Classify each parsed mathematical-modeling subquestion by required output and structure, surface ambiguous framing trade-offs for human choice, and record primary/secondary task types without selecting algorithms.
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Parse a mathematical-modeling problem into goals, objects, data, constraints, outputs, subquestions, dependencies, variables, relationships, and human-confirmed success criteria before any method selection.
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Build and risk-screen a compact role-based method shortlist for a mathematical-modeling subquestion. Use after problem framing and data profiling, before model code generation, to propose a main candidate, a usable baseline, and at most one conditional fallback without padding the pool.
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Inspect a mathematical-modeling workspace, evaluate lean or submission gates per subquestion, update machine-readable manifests, classify change impact, and route one next action without duplicating downstream work.
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Build and maintain one global mathematical symbol and unit table from the problem frame and active method cards, resolving cross-subquestion conflicts before code or paper work.
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Extract and maintain global and method-specific mathematical-model assumptions from the problem frame, active method cards, data profile, and risk probes, while leaving necessity and impact judgments to the human modeler.
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When you want to model personal financial scenarios — house purchase + rental income (ADU, bedroom rentals, house-hacking), renovation budgets, monthly cash flow, big-purchase decisions, savings/investment what-ifs for a household. Ships with a house scenario template; other scenarios (refi, car, education, retirement, side income) slot in as templates. Outputs markdown scenario comparison tables. Saves scenarios to ~/Documents/personal-cfo/ with an index in ~/.config/makerskills/personal-cfo/archive/. Composes with decide, deep-research (rental comps, rates), business-brainstorm, second-brain. Triggers on "/personal-cfo," "model this scenario," "house math," "rental forecast," "monthly cash flow," "what if I rent out the ADU," "compare these housing scenarios," "should we buy this house," "house-hack math," "renovation budget."
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Use when implementing game math — vectors, transforms, interpolation, curves, random number generation, and common geometric recipes
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Use when a price has to be set or changed — value-based pricing, anchoring, charm pricing, decoy tiers, good-better-best packaging, discount policy, and margin math, with currency psychology for US, EU, SEA, and LATAM plus dropshipping markup and BE-ROAS. Trigger on 'pricing strategy', 'how much should I charge', 'should I raise prices', 'price tiers', 'customers say it is too expensive', 'dropshipping markup'. Also use when the product is not selling and the user suspects price is the reason. Not for — bonuses, guarantee, and value stack around the price, see `31-offer-design-global`; persuasion beyond price, see `16-marketing-psychology-global`; ad budget math, see `10-reverse-kpi-global`.
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使用 GLM 库实现 Vector3TransformNormal 和 Vector3TransformCoord 函数，模拟 DirectXMath 的行为，并使用 const T& 模板参数以支持多种向量类型。
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Develops mathematical understanding through examples, visualization, and analogy
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Routes problems to appropriate mathematical frameworks using expert heuristics
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Multi-layer cognitive stack for machine-verified mathematical problem solving across 14 sub-disciplines.
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Deterministic router for math cognitive stack - maps user intent to exact CLI commands
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Unified math capabilities - computation, solving, and explanation. I route to the right tool.
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Guide to the math cognitive stack - what tools exist and when to use each
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Calculate mathematical expressions using shell commands. Use when the user asks to perform arithmetic calculations like addition, subtraction, multiplication, division, or powers.
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Run or resume the complete Standard mathematical-modeling workflow from contest files through reproducible evidence, adaptive formal writing, native-equation Word output, and final render QA. Use as the entry point for complete-paper requests.
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Plan, draft, audit, globally revise, format, and verify a formal mathematical-modeling paper after the Standard evidence gate passes. Use for the sole S7/S8 formal manuscript path, not for legacy micro-unit scaffolds.
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Query 2021-2025 CUMCM school awards and 2026 forecasts, or assess a student's preparation distance from provincial and national awards using school history and prior modeling experience.
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对数学建模竞赛论文进行两层AI痕迹审计——第一层9维检测(语言层面60%：连接词/排比/拔高词/被动句/段落规律/文本复杂度；事实层面40%：引文验证/数值一致性/术语一致性)，第二层模型合理性深度审查。严格判分+一票否决+问题标红。输出分层HTML报告。
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AMM liquidity provision mathematics including constant-product, concentrated liquidity, price impact, and LP share calculations
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Symbolic math in Python: exact algebra, calculus (derivatives, integrals, limits), equation solving, symbolic matrices, ODEs, code gen (lambdify, C/Fortran). Use for exact symbolic results. For numerical use numpy/scipy; for stats use statsmodels.
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Use when adding, editing or reviewing skills, role prompts or skill metadata.
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