🎯 Math Modeling Skill

为数学建模竞赛和项目提供的结构化三阶段工作流程

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📖 简介

本技能为数学建模竞赛（CUMCM、MCM/ICM等）提供建模分析 → 代码实现 → 论文撰写三阶段协作工作流程，确保建模、编程、论文撰写三个环节紧密衔接，产出高质量的数学建模成果。

💡 创新指南

本技能鼓励创新和灵活性：

🔗 算法组合

• 可组合多个算法：如"灰色预测+神经网络"
• 参考不同类别的算法：如图论算法用于优化

🔍 题目特殊分析

• 当常规方法不适用时，灵活调整
• 分析题目独特性，选择或设计专门方法

📝 创新记录

• 在分析文档中说明选择理由
• 在论文中突出创新点

✨ 特性

• 🔄 三阶段协作：建模分析、代码实现、论文撰写，各司其职
• 🧩 渐进式角色Skill：每个角色独立为子Skill，按阶段加载，降低单次上下文负担
• 📚 算法资源库：涵盖优化、预测、评价、图论、统计、综合、机器学习7大类60+算法
• 🎨 SCI/Nature 级可视化：Figure Contract 前置规划 + 语义调色板 + SVG/PNG双格式 + HTML导航面板
• 📝 论证驱动写作：Claim-Evidence 映射 + 章节架构模式 + 自审框架，美赛支持英文化工作流
• 📄 论文规范：默认模板 + 自定义模板支持，符合竞赛格式要求
• 🛠️ 文档处理集成：集成 docx、pdf、xlsx、paper_search 四个专业子skill，支持：
  • 📘 docx skill：创建、读取、编辑Word文档，生成标准格式论文
  • 📑 pdf skill：读取PDF题目、提取文本和表格数据
  • 📊 xlsx skill：处理Excel表格数据、结果输出，使用公式而非硬编码
  • 🔎 paper_search skill：通过 OpenAlex + AnySearch 双引擎并行搜索学术论文，支持交叉验证，提供更可靠的参考文献支持

🔄 工作流程

各阶段详细任务

三角色介绍

本技能采用三角色协作模式，每个角色对应一个工作阶段：

📘 建模手 - 团队的大脑

建模手负责将实际问题转化为数学模型，是整个建模过程的起点。主要工作包括：建立前置合同（Model Contract）、深入理解题目背景、选择合适的数学模型和算法、设计求解思路、建立术语规范。详细文档见 references/roles/建模手/SKILL.md（渐进式加载）。

💻 编程手 - 团队的双手

编程手负责将建模手的理论设计转化为可运行的代码。主要工作包括：检查编程环境、严格按照建模分析思路编写代码、生成符合 SCI/Nature 标准的可视化图表（Figure Contract + 语义调色板 + SVG/PNG双格式）、创建 HTML 导航面板。详细文档见 references/roles/编程手/SKILL.md（渐进式加载）。

📝 论文手 - 团队的发言人

论文手负责将前两个阶段的工作成果整理成规范的学术论文。主要工作包括：构建论证框架（Argument Building）和 Claim-Evidence 映射、按章节架构模式撰写论文、通过四轮自审框架检查质量。支持国赛（中文）和美赛（英文，含英文化工作流）。详细文档见 references/roles/论文手/SKILL.md（渐进式加载）。

🚀 快速开始

🤖 推荐 Agent

本技能在以下 AI Agent 中测试并推荐使用：

📦 安装

选择以下任一种方式安装：

方式一：Git 克隆（通用）

git clone https://github.com/XiaoMaColtAI/math-modeling-skill.git

克隆完成后，将文件夹复制到对应 Agent 的 skills 目录：

方式二：npx 快速安装（兼容 Agent）

npx skills add https://github.com/xiaomacoltai/math-modeling-skill --skill math-modeling

方式三：下载 ZIP

下载 最新版 ZIP，解压后放入对应技能的目录即可。

✅ 验证安装

在 Agent 对话中输入以下指令，确认技能已激活：

/math-modeling

如果安装成功，你将看到技能介绍和可用的三阶段工作流说明。

▶️ 使用

基础用法

本技能围绕数学建模竞赛的三阶段流程组织，每个阶段由独立子 Skill 驱动：

一句话启动（推荐）

/math-modeling 帮我做这道数学建模题

Agent 会自动执行完整的三角色协作流程。

分阶段推进（精细控制）

/math-modeling 进行建模分析     # 阶段一：题目分析、模型选择、算法设计
/math-modeling 进行代码实现     # 阶段二：编写求解代码、结果可视化
/math-modeling 进行论文撰写     # 阶段三：构建论证、撰写完整论文

三个角色，一次完整竞赛流程

⚠️ 重要提示

AI 生成的论文具有明显的"AI 味道"，容易被检测工具识别。请勿直接使用 AI 生成的全文，建议：

• 将 AI 生成的内容作为参考和框架，结合自己的理解进行修改
• 添加个人见解和创新点，调整表述风格
• 使用论文手中内置的"去AI味检查"逐项校准

⚙️ 配置说明

🔎 Paper Search 邮箱与API配置

paper_search skill 采用 OpenAlex + AnySearch 双引擎并行搜索，支持交叉验证。

OpenAlex 邮箱配置

OpenAlex API 需要提供邮箱地址以使用礼貌池（Polite Pool）提高API访问限制。

# 命令行运行脚本时传入
python tools/paper_search/scripts/hybrid_scholar.py \
  --query "grey prediction model" \
  --email "[email protected]"

# 代码中调用时传入
from hybrid_scholar import HybridScholar

scholar = HybridScholar(email="[email protected]")
result = scholar.search_papers("linear programming optimization")

AnySearch API Key（可选）

AnySearch 支持匿名访问（速率较低），建议配置 API Key 以获得更高限额：

# 方式一：环境变量（推荐）
export ANYSEARCH_API_KEY="your_key_here"

# 方式二：CLI 参数
python hybrid_scholar.py --query "..." --anysearch-api-key "your_key_here"

获取 API Key：https://anysearch.com/console/api-keys

注意事项

• 📧 OpenAlex 邮箱必须是有效的邮箱地址格式，用于礼貌池提高速率限制
• 🔑 AnySearch API Key 为可选项，匿名也可使用（速率较低）
• 🚀 双引擎模式下，两个源的结果会自动去重并标记交叉验证

📂 目录结构

math-modeling-skill/
├── SKILL.md                    # 技能主文档
├── README.md                   # 本文件
├── assets/                     # 算法资源库（7类60+算法）
├── references/
│   ├── roles/                 # 三角色子Skill（渐进式加载）
│   │   ├── 建模手/            # 建模分析阶段
│   │   │   ├── SKILL.md
│   │   │   └── references/
│   │   │       ├── 前置合同.md
│   │   │       ├── 工作流程.md
│   │   │       ├── 常见模式.md
│   │   │       ├── 建模设计理论.md
│   │   │       └── 质检清单.md
│   │   ├── 编程手/            # 代码实现阶段
│   │   │   ├── SKILL.md
│   │   │   └── references/
│   │   │       ├── 工作流程.md
│   │   │       ├── 可视化规范.md
│   │   │       ├── 常见模式.md
│   │   │       ├── 可视化面板模板.html
│   │   │       └── 质检清单.md
│   │   └── 论文手/            # 论文撰写阶段
│   │       ├── SKILL.md
│   │       └── references/
│   │           ├── 工作流程.md
│   │           ├── 章节模板.md
│   │           ├── 写作规范.md
│   │           ├── 进阶技巧.md
│   │           ├── 自审框架.md
│   │           ├── 英文化工作流.md
│   │           ├── 论文模板.docx
│   │           └── 默认论文模板.md
│   ├── Outstanding Thesis/    # 优秀论文资源库
│   │   ├── CUMCM/             # 国赛优秀论文
│   │   └── 2017MCM ICM/       # 美赛O奖论文（A-F题）
│   └── README.md              # 三角色工作指南
└── tools/                      # 集成的子Skill
    ├── docx/                  # Word文档处理Skill
    ├── pdf/                   # PDF文档处理Skill
    ├── xlsx/                  # Excel表格处理Skill
    └── paper_search/          # 论文搜索Skill

🧮 算法覆盖

📸 示例展示

以下图表为采用本技能可视化规范生成的 2025 年国赛（CUMCM） 实际参赛作品示例，展示了 Figure Contract 规划下的 SCI/Nature 级图表输出效果。

2025 年国赛 A 题 — 烟幕干扰弹的投放策略

烟幕干扰弹投放方案对比 + 关键参数敏感性分析（双子图布局）


多目标优化 Pareto 前沿 + 不同策略效果对比（GridSpec 不对称布局）

2025 年国赛 B 题 — 碳化硅外延层厚度的确定

外延层厚度拟合结果 + 不同方法预测精度对比（双子图 a, b 面板标签）


模型预测误差分布 + 实测值与预测值一致性分析

🏆 适配竞赛

本技能完整适配以下数学建模竞赛：

以上竞赛在论文格式、评分标准、写作规范上有所不同，但本技能的三角色协作工作流和算法资源库均适用。根据具体竞赛要求调整输出格式即可。

📋 更新日志

v2.4 (2026-05)

🏗️ 重大架构更新：角色子Skill + 渐进式加载

原三个单文件角色文档重构为独立子Skill体系，每个角色自包含入口 SKILL.md + 细分引用文件，按阶段渐进加载，大幅降低单次对话上下文负担。

角色文件迁移：

旧（单文件）                   新（子Skill + 渐进式加载）
references/roles/
├── 建模手说明.md    →    references/roles/建模手/{SKILL.md + 4个引用}
├── 编程手说明.md    →    references/roles/编程手/{SKILL.md + 4个引用}
└── 论文手说明.md    →    references/roles/论文手/{SKILL.md + 7个引用}

🎯 建模手：新增 Model Contract + 常见模式 + 缺失输入处理

• Model Contract（前置合同）：在分析前建立核心结论→证据链→方案评审→交付规格的完整规划框架
• 11种建模常见模式：按优化/预测/评价/综合分类，含模型组合决策树
• 缺失输入处理规则：数据不足、模型不适用、问题类型不明确时的标准化处理流程
• 防冗余原则：每个模型承载独特分析维度，避免重复建模

🎨 编程手：SCI/Nature 级可视化规范 + 环境检查 + 图表常见模式

• Figure Contract：绘图前先定核心结论→证据链→面板映射→评审风险检查
• 完整颜色体系：语义调色板 PALETTE + 低饱和度 PALETTE_NMI_PASTEL，跨面板统一色系
• SVG + PNG 双格式输出：强制 svg.fonttype='none' 保持文本可编辑，dpi=300
• HTML 可视化导航面板：左侧导航栏 + SVG 渲染 + 导出 + 缩放控制
• 环境检查步骤：在编码前检查运行时和依赖包，不因环境问题切换语言
• 11种图表常见模式：分组柱状图、趋势+CI、热力图、气泡图、箱线图等，含代码模板
• 无网格线 / 仅左+下spines / 面板标签规范 / 统计标注规则

📝 论文手：论证驱动写作 + 章节架构模式 + 自审框架 + 英文化工作流

• Argument-first 写作法：一句话论证模板 + 核心论证要素 + Claim-Evidence 显式映射
• 摘要六要素架构：context→gap→approach→result→implication→boundary
• 引言五要素架构：field scale→bottleneck→prior attempts→gap→present study
• 结果证据阶梯：system→validation→main result→comparison→analysis→application
• Discussion 架构：advance→evidence→relation→constraints→future
• Related Work 主题综合法（美赛专用）：按技术主题组织，非逐篇罗列
• 四轮自审框架：论证逻辑→章节结构→表述质量→格式规范，含反方测试
• 英文化工作流：三阶段转换（理解→写作→校准）+ 动词强度谱系 + 句式转换表
• 段落流检查：一段一消息三步检查法
• 正式输出格式：草稿 + 大纲 + 假设 + Claim-Evidence 映射 + 结构说明

📦 其他

• 所有角色文档路径从 roles/ 迁移至 references/roles/
• 新增 roles/建模手/references/建模设计理论.md
• 新增 roles/编程手/references/可视化面板模板.html
• 新增 roles/论文手/references/论文模板.docx + 默认论文模板.md
• 整体 README 和 CLAUDE.md 同步更新

🔬 可视化面板科研化重设计

• 配色升级：采用项目可视化规范 PALETTE 色系（学术蓝 #0F4D92 + 金色 #FFD700 激活态）
• 新增导出 PNG：SVG 渲染为高分辨率 PNG（2x DPR）下载
• 图表元信息栏：Figure 编号 + 描述，模拟论文图表标题格式
• 键盘快捷键：Ctrl+=/- 缩放、Ctrl+E 导出、↑↓ 切换、F11 全屏
• Ctrl+滚轮缩放 + 缩放百分比指示器

🔎 Paper Search 双引擎并行搜索

• AnySearch Academic 集成：直接通过 JSON-RPC 2.0 调用 AnySearch API，无需外部依赖
• 混合搜索引擎 hybrid_scholar.py：ThreadPoolExecutor 并行调用 OpenAlex + AnySearch
• 交叉验证机制：DOI 精确去重 + 标题模糊去重，结果分三区展示（交叉验证 / OpenAlex 独有 / AnySearch 独有）
• 兼容原参数：支持 --openalex-only、--anysearch-only 单源模式，JSON 输出
• 新增 anysearch_academic.py、hybrid_scholar.py，更新 SKILL.md 和 README 配置说明

🏆 适配竞赛列表

• 完整列出 6 大适配竞赛（美赛 MCM/ICM、亚太赛 APMCM、国赛 CUMCM、MathorCup、认证杯、数维杯）

v2.0 (2025-02)

✨ 重大更新：论文AI味去除系统

针对AI生成论文容易被检测工具识别的问题，本次更新在 references/roles/论文手说明.md 中加入了完整的去AI味写作指南，基于Wikipedia的"Signs of AI writing"研究整理：

七大类AI痕迹识别与去除：

1. 内容模式去AI化

   • 消除"标志着/重要的是/关键作用"等过度强调词汇
   • 去除"独立报道/专家认为"等模糊归因
   • 避免"不仅...而且..."等公式化平行结构
   • 删除"突破性的/令人惊叹的"等广告式宣传语

2. 语言语法规范化

   • 控制"此外/关键的/深入探讨"等AI高频词汇使用
   • 避免"拥有/具有"等复杂结构替代简单系动词
   • 破除强行分组的"三法则"套路
   • 消除同义词过度替换（"模型/算法/方法/方案"循环）

3. 写作风格真实化

   • 减少破折号和粗体的过度使用
   • 避免内联标题垂直列表（准确性： 95%）
   • 删除表情符号和装饰性元素
   • 用具体数据替代模糊积极结论

4. 数学建模论文专用规范

   • 禁用"深入探讨/充分展示/具有重要意义"等空泛表达
   • 用"准确率达到95.6%，比基准方法高8.2%"替代"结果令人振奋"
   • 要求每句话都有具体数据或信息支撑
   • 承认复杂性和局限性，注入真实分析思考

完整自查清单（论文手必须遵守）：

• 是否使用了AI高频词汇？
• 是否过度使用破折号、粗体？
• 是否有"不仅...而且..."结构？
• 是否强行将内容分成三组？
• 是否有模糊的"专家认为"？
• 是否有公式化的"挑战与展望"？
• 每句话是否都有具体数据支撑？

🛠️ 新增四个专业子Skill

原 scripts/ 目录已移除，功能由以下专业子Skill替代：

⚠️ Paper Search 配置提醒：使用 paper_search skill 前需配置 OpenAlex 邮箱（必填），AnySearch API Key 可选但建议配置，详见上方【⚙️ 配置说明】部分。

三角色必须正确使用对应skill：

• 🧠 建模手：使用 pdf skill 读题目、xlsx skill 分析数据、paper_search skill 搜索文献
• 💻 编程手：使用 xlsx skill 处理Excel数据、使用公式而非硬编码
• ✍️ 论文手：使用 docx skill 生成.docx格式论文、使用 paper_search skill 交叉验证文献

🏆 优秀论文资源库扩充

新增 references/Outstanding Thesis/ 目录：

🇨🇳 国赛优秀论文 (CUMCM) - 9篇

• 🚛 RGV动态调度优化系列（3篇）
• 👥 百货商场会员画像描绘系列（2篇）
• 🚗 汽车总装线配置系列（3篇）
• 🌡️ 高温作业专用服装设计（1篇）

🌍 美赛O奖论文 (2017MCM ICM) - 27篇

• 📈 A题连续型（4篇）
• 📊 B题离散型（5篇）
• 💡 C题数据洞察（4篇）
• 🕸️ D题运筹网络（5篇）
• 🌱 E题环境科学（5篇）
• 📋 F题政策分析（4篇）

📚 三角色说明文档全面增强

🔧 算法文档改进

• ✅ 修正了所有算法文档中的文献引用格式
• 🔎 新增 paper_search skill 支持通过OpenAlex API自动搜索学术论文
• 📖 优化了 assets/README.md 算法快速索引

🎉 v1.0 (2025-01)

• 🎊 初始版本发布
• 🔄 基础三阶段工作流程：建模分析 → 代码实现 → 论文撰写
• 📚 7大类60+算法资源库
• 👥 基础角色分工文档

⭐ GitHub Star 历史

🙏 致谢

本项目的开发受益于以下开源项目和技能：

• AnySearch Skill — 统一实时搜索引擎，为本项目提供通用搜索与学术垂直域搜索能力，支撑 paper_search 工具的双引擎并行搜索与交叉验证
• Nature Skills — SCI/Nature 级科学可视化规范与写作方法论，为本项目的编程手可视化规范和论文手写作架构提供重要参考

📄 许可证

MIT License