定位并获取权威公开数据,优先使用官方 API 与批量下载,产出可复现的抓取代码、来源与许可说明、校验记录。当赛题未提供附件、需要用人口或经济或气象或交通等官方统计补齐数据,或用户要求从权威来源取数时使用。
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数学建模全流程技能包:赛题与附件预检、题意与模型路线、数据与图表计划、真实运行建模代码、证据门禁、分章节正式写作与 Word/PDF 渲染检查,产出可复现的竞赛论文和全套证据。当用户要做完整篇数学建模竞赛论文时使用。
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查看安装方法安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
这是 MathModel Skill 标准档(Standard 2.4 开发版)的商店条目。包内是十个协作技能加一个入口路由技能,按 S0-S8 阶段用文件和 SHA-256 交接:先真实计算,再正式成文,最后过 Word/PDF 渲染检查。
它不是一个"一键生成论文"的提示词。Agent 必须运行真实代码、保存结果证据,并通过证据门禁后才允许进入正式写作。
SKILL.md 本条目说明(商店展示用)
install.py 安装器
requirements.txt 基础依赖
requirements-modeling.txt 优化求解可选依赖
VERSION
skills/
├── paper-workflow-orchestrator/ 入口:S0-S8 路由
├── problem-doc-model-selector/ S1 题意分析
├── modeling-paper-rubric-and-model-selector/ S2 模型路线与评分对齐
├── data-cleaning-and-visualization/ S3 数据清洗与图表
├── model-code-and-result-generator/ S4/S5 建模代码与真实运行
├── quality-assurance-auditor/ S6 证据门禁
├── paper-formal-writer/ S7/S8 正式写作与格式渲染检查
├── paper-micro-unit-generator/ 单章局部修复(非正式草稿)
├── context-memory-keeper/ 中断续跑记忆
└── authoritative-data-harvester/ 必要的公开外部数据
docs/ 安装、写作、契约、输出目录等说明
方式一(推荐,支持托管升级):解压到独立目录,准备好另一个赛题项目目录,然后执行
python "<解压目录>/install.py" --project-root "<赛题目录>" --platform codex --check
python "<解压目录>/install.py" --project-root "<赛题目录>" --platform codex
--platform 取 codex(安装到 .agents/skills/)、claude(.claude/skills/)或 trae(.trae/skills/)。安装器只复制技能并记录哈希,不联网,不覆盖项目根配置、依赖文件、赛题或旧结果。
方式二(手动,不纳入托管升级):把 skills/ 下的十个目录整体复制到上面某一个位置,不能只复制 SKILL.md。
依赖在赛题项目的 Python 环境里单独安装:
python -m pip install -r "<解压目录>/requirements.txt"
python -m pip check
problem_files/,放入赛题、官方附件与数据。请使用 paper-workflow-orchestrator 完成这个数学建模项目。
赛题和官方附件已放在 problem_files/。
先预检输入,再按 S0-S8 执行,必须真实运行代码并保留结果证据。
采用完整章节写作,允许分多轮完成,最后统一全文,不要只输出摘要或拼接微单元。
请核对当年赛题的篇幅和格式规则,不自行降低为短报告。
所有赛题产物写入 paper_output/;证据、写作与 Word/PDF 检查未通过,不要称为最终稿。
主要产物:paper_output/final_paper.docx、final_paper_source.md、qa/rendered/final_paper.pdf,以及 code/、results/、figures/、format_check_report.json。
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定位并获取权威公开数据,优先使用官方 API 与批量下载,产出可复现的抓取代码、来源与许可说明、校验记录。当赛题未提供附件、需要用人口或经济或气象或交通等官方统计补齐数据,或用户要求从权威来源取数时使用。
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维护跨会话的项目记忆,记录长期规则与当前任务清单,供后续阶段恢复上下文。当长对话需要压缩、已确认的决策与约束需要落盘、或用户要求记住或恢复之前进展时使用。
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清洗原始数据并生成论文级图表,处理缺失值、异常值、单位与格式不一致,产出加载报告、数据计划、图表索引、可复现的图文件与图注。当用户提供 csv 或 xlsx 原始附件需要清洗、需要为某一问画图或补图注、或数据与可视化计划待执行时使用。
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按已确定的模型路线为每一问生成可运行代码,并沉淀结果证据契约、评价指标、结构化结论与论文表格。当模型路线已定、需要编写并真实运行各问求解代码、或运行结果需要可核验的契约记录时使用。
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按评分点组织论文结构并给出模型路线,产出论文大纲、评分点对齐表与候选模型对照实验方案。当需要在多个候选模型间取舍、需要把评分要求映射成章节结构、或模型路线尚未确定时使用。赛题原文解析由 problem-doc-model-selector 负责。
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正式论文的唯一撰写路径,制定写作计划、按章节写作与审计、全文统一改写,并生成原生公式 Word 与 PDF 渲染检查。当运行证据已通过校验、需要撰写或续写完整竞赛论文、或需要产出 final_paper.docx 与渲染 PDF 时使用。
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