Generate or review mathematical-modeling competition AI tool usage statements and the anonymous AI工具使用详情.pdf. Use when users provide real AI usage records, or when checking a paper, statement, details PDF, code, and AI records for completeness, anonymity, and consistency.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
根据用户的真实 AI 使用记录处理数学建模竞赛的 AI 使用披露材料。支持三个模式：
AI工具使用详情.pdf；本 Skill 依据用户提供的整理规范工作，但该规范不是竞赛官方原文。每次均提醒用户以当年组委会最新正式规定为准；若用户提供当年正式规定，以其为最高依据。
先区分四类信息：
不得仅根据论文写作风格、所谓 AI 痕迹或检测概率推断 AI 使用历史。论文只能用于发现待核实的对应关系和风险点。
用户明确确认竞赛过程中未使用任何 AI 工具后，可直接生成固定声明。若用户无法确认，不得代替判断。
至少需要：AI 工具名称、实际用途、是否涉及建模/数据/代码/结果，以及对实质性输出的人工审查与核验方式。缺失关键事实时，先列出待补充信息，不生成可直接提交的最终声明。
每个实质性使用环节至少需要：工具及版本信息、使用目的、主要提示方式、使用过程、AI 主要输出、采纳情况、人工修改和核验方式。纯语言润色可不逐项说明采纳、修改和核验，但仍需确认技术含义、数字、单位、符号和结论未改变。
先输出材料完整性检查。存在缺失时，可以生成带 【待补充】 的工作草稿，但必须明确“不可直接提交”；不得把缺失内容补写成历史事实。
按照 references/statement-rules.md 生成。
按照 references/details-template.md 执行：
AI工具使用详情.pdf；生成文件前必须确认没有学校、赛区、参赛队编号、姓名、指导教师、联系方式、账号昵称、头像、个人主页、邮箱、手机号、签名、API 密钥或访问令牌。
按照 references/compliance-checklist.md 检查，并明确检查边界：
风险等级：P0 可能直接违反规则；P1 关键内容缺失；P2 材料之间矛盾；P3 表达或格式问题。不得把“未发现证据”写成“确定没有使用”，应写“当前材料无法核验”或“需要补充真实记录”。
【待补充】 的文件称为可直接提交；输出结尾简要注明：本结果是依据用户提供材料的整理或检查，不替代当年组委会正式规定；参赛队应对披露内容的真实性、完整性及 AI 输出的人工核验承担责任。
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概要と使いどころ
Review a user-provided Chinese mathematical-modeling abstract without requiring the problem statement or full paper, identify concrete writing defects, and prioritize revisions. Use when the user asks to check, diagnose, or improve a modeling-paper abstract; do not claim coverage or factual consistency that cannot be verified without the problem or paper.
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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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Review a mathematical-modeling paper's model-assumption section against the complete problem statement. Diagnose whether each assumption is necessary, evidence-based, compatible with the task, appropriately simplified, and usable by the later model. Use for assumption review, not automatic full-paper review or unsupported assumption generation.
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Query the bundled BZD mathematical-modeling dictionary for a user-selected model, explain its assumptions, inputs, outputs, limitations and validation, then judge whether it fits the current competition problem and data. Use when a user asks whether a proposed model is appropriate, requests model feasibility review, or wants dictionary-based alternatives for a modeling task.
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Review the model establishment, numerical solution, result analysis, model validation, and sensitivity or robustness sections of a mathematical-modeling paper against the complete problem. Use for core-model-section diagnosis, not automatic full-paper scoring or unsupported recomputation.
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Generate a coherent, whole-paper mathematical modeling solution framework from a complete contest problem. Use after the user supplies a CUMCM or other modeling problem and asks for modeling ideas, an overall solution plan, question-by-question analysis, candidate-model comparison, model-selection reasons, innovations, validation, or cross-question linkage. For every question, explain the task and mathematical essence, compare multiple feasible models in tables, recommend a route with explicit reasons, and keep all questions connected through shared data, variables, parameters, constraints, and validation.
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