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cccskills
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bzd-model-solution-checker

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.

BZDmathclub/bzd-math-modeling-skills
インストール方法を見る

含まれるファイル（5）

  • SKILL.md6.0 KB
  • agents/openai.yaml332 B
  • references/cumcm-abcde-solution-redflags.md4.1 KB
  • references/model-establishment-and-solution.md4.5 KB
  • references/validation-and-sensitivity.md3.6 KB

SKILL.md（原文）

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。

BZD Model Solution Checker

用户至少提供：

  1. 完整赛题及附件说明；
  2. 完整论文，或论文中模型建立、求解、结果、检验和灵敏度分析的全部内容。

用户可以补充数据附件、源代码、结果文件和运行环境。缺少这些材料时，仍完成文本和逻辑审查，但将数值复现、代码一致性和数据真实性标记为“无法核验”，不得直接判错。

开始审查前，完整阅读：

审查目标

判断论文是否形成完整且可追踪的建模闭环：

题目目标 → 数据处理 → 模型选择 → 数学表达 → 参数确定 → 算法求解 → 结果呈现与解释 → 模型检验 → 灵敏度或稳健性分析

重点判断“赛题要求、模型、算法、结果、检验”是否逐项对应，而不是根据模型名称数量或公式数量评价论文。

审查流程

  1. 从赛题重建每问的目标、输入、约束和指定输出，形成任务基准。
  2. 将论文各问题的模型、求解、结果和检验映射到任务基准，检查是否遗漏或偏题。
  3. 检查数据处理的位置、依据、数量说明及其是否满足模型需要。
  4. 检查结果出现的位置。摘要允许并且应当报告关键结果；但问题重述、问题分析、模型假设、符号说明以及每一问正式求解之前的铺垫内容，不得提前给出最终结果或关键过程数值。发现提前泄露时列出全部位置，并给出一次 5分专项扣分；同一篇论文不按每个数字重复累计。
  5. 检查模型选择理由、针对赛题的改造、变量参数定义、公式推导、参数来源、目标函数和约束含义。
  6. 检查不同问题之间是否存在真实的数据、参数、约束和结果传递，以及误差是否向后传播。
  7. 检查算法输入输出、关键步骤、参数、初始条件、终止条件、随机性控制和附件代码说明，判断正文能否支持复现。
  8. 检查结果是否逐项回答赛题，是否包含单位、具体数值、现实解释、适用范围和异常说明。
  9. 检查图表是否被引出、引用和解释，是否存在重复展示、坐标单位缺失、编号混乱或正文与图表不一致。
  10. 区分模型使用前检验与使用后检验，判断检验方法和指标是否匹配模型类型，并具有量化证据和判定标准。
  11. 区分灵敏度、稳健性和误差分析，检查参数选择、变化范围、实验设计、结论和稳定区间是否合理。
  12. 若提供数据与代码，可进一步核对主要参数、结果表、随机种子、收敛情况和正文结果是否一致；不要在没有执行证据时声称已复现。

必须输出

按以下顺序输出：

  1. 总体结论 — 3—5句话，说明建模闭环是否完整、最强环节和最高风险；
  2. 赛题任务—论文响应映射 — 表格：原题任务 | 模型 | 求解方法 | 结果 | 检验 | 状态；
  3. 分板块审查：
    • 数据与预处理；
    • 模型选择与建立；
    • 参数、目标函数与约束；
    • 算法与可复现性；
    • 结果与图表；
    • 模型检验；
    • 灵敏度、稳健性与误差分析；
    • 跨问题联动与误差传播；
    • 结果出现位置与提前泄露专项检查；
  4. 问题清单 — 表格：等级 | 问题/位置 | 类型 | 证据 | 评阅影响 | 修改建议；
  5. 模型检验匹配表 — 模型类型 | 当前检验 | 是否匹配 | 缺失证据 | 建议；
  6. 灵敏度分析诊断 — 参数 | 选择依据 | 变化范围依据 | 输出指标 | 结论有效性 | 建议；
  7. 可复现性核对 — 软件、算法、参数、初始条件、停止条件、随机种子、代码附件和结果文件；
  8. 修改优先级 — 最值得优先处理的五项；
  9. 无法核验与待补充材料。

若发现正式求解前出现具体结果或关键过程数值，必须额外输出：提前泄露位置 | 泄露内容 | 是否属于允许的摘要结果 | 5分专项扣分是否触发 | 修改建议。

问题等级使用：严重问题 / 重要问题 / 一般问题 / 优化建议 / 合理。严重或重要问题必须给出具体页码、章节、公式、图表或原文证据。没有问题时明确写“合理”，不得为了显得严格而虚构缺陷。

行为边界

  • 用户只要求检查时，先诊断，不直接替换整章；明确要求修改后才提供修订稿。
  • 不要求每个问题机械使用相同章节标题、相同检验或相同灵敏度分析。
  • 不以模型复杂、算法新颖或公式多作为高质量证据。
  • 不机械推荐PCA、正态性检验、交叉验证或上下浮动10%；每项方法必须对应真实问题。
  • 不将训练集拟合效果自动视为模型验证。
  • 不将灵敏度分析、稳健性分析和误差分析混为一谈。
  • 不要求所有模型都做灵敏度分析；只对参数依赖强、决定结论或参数不确定的主要模型提出要求。
  • 没有数据或代码时，不重新编造参数、结果、误差、收敛曲线或检验结论。
  • 若检验结果与模型假设冲突，应要求调整模型、假设或适用范围，不能仅修改文字结论。
  • 论文篇幅和表格行数仅作辅助观察，赛事模板或赛题要求优先。

レビュー

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