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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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。
本技能鼓励创新和灵活性：
- 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
- 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
- 在分析文档中说明选择理由
- 在论文中突出创新点
- 🔄 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
| 阶段 | 任务 | 产出 | 子Skill入口 |
|---|---|---|---|
| 建模分析 | 前置合同、题目分析、模型选择、算法设计、术语规范 | 分析报告 + 术语表 + 前置合同 | references/roles/建模手/ |
| 代码实现 | 环境检查、代码编写、结果求解、Figure Contract可视化 | 代码 + SVG/PNG图表 + HTML面板 | references/roles/编程手/ |
| 论文撰写 | 论证构建、Claim-Evidence映射、章节模板写作、自审 | 完整论文（≥15000字，.docx） | references/roles/论文手/ |
本技能采用三角色协作模式，每个角色对应一个工作阶段：
| 角色 | 对应阶段 | 定位 | 核心能力 |
|---|---|---|---|
| 建模手 | 建模分析 | 大脑 | 数学建模、算法设计 |
| 编程手 | 代码实现 | 双手 | 代码实现、数据可视化 |
| 论文手 | 论文撰写 | 喉舌 | 学术写作、成果整理 |
📘 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）。
本技能在以下 AI Agent 中测试并推荐使用：
| 推荐 | Agent | 说明 |
|---|---|---|
| ⭐ 首推 | Claude Code | 完整支持渐进式 Skill 加载、子 Skill 调用和工具链集成 |
| ✅ 兼容 | Codex | OpenAI 开源命令行编码 Agent，支持 MCP 协议与 Skill 加载 |
| ✅ 兼容 | Cursor | AI-native IDE，支持 Agent 模式和第三方 Skill 集成 |
| ✅ 兼容 | Trae | 字节跳动出品 AI-native IDE，支持 Skill 插件系统与 MCP 协议 |
| ✅ 兼容 | Qoder | 阿里云出品 AI 编程 Agent 平台，支持自主开发工作台 |
| ✅ 兼容 | Hermes Agent | 开源自进化 Agent 框架，支持 12+ 竞品配置一键迁移 |
| ✅ 兼容 | OpenClaw | 开源 Agent 网关，支持 3000+ Skill 和 23+ 消息平台接入 |
选择以下任一种方式安装：
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：
| Agent | 安装路径 |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/math-modeling-skill (macOS/Linux) |
%USERPROFILE%\.claude\skills\math-modeling-skill (Windows) |
|
| Codex | 通过 --skill-dir 参数指定路径 |
| Cursor | 项目根目录创建 .cursor/skills/ 放入 |
| Trae | 通过内置插件市场安装或配置 Skills 目录 |
| Qoder | 通过知识库或工作台配置导入 |
| Hermes Agent | 执行 skills import 命令导入 |
| OpenClaw | ~/.openclaw/skills/math-modeling-skill |
npx skills add https://github.com/xiaomacoltai/math-modeling-skill --skill math-modeling下载 最新版 ZIP，解压后放入对应技能的目录即可。
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。
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
| 阶段 | 角色 | 做什么 | 产出 |
|---|---|---|---|
| ① | 建模手 | 分析题目、选择模型、设计算法、建立术语规范 | 分析报告 + 术语表 |
| ② | 编程手 | 编写代码、求解结果、Figure Contract 可视化 | 代码 + SVG/PNG图表 + HTML面板 |
| ③ | 论文手 | 构建论证、Claim-Evidence 映射、章节模板写作、自审 | 完整论文（.docx） |
⚠️ 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
paper_search skill 采用 OpenAlex + AnySearch 双引擎并行搜索，支持交叉验证。
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。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| API 地址 | https://api.openalex.org |
| 文档 | https://docs.openalex.org/ |
| 认证方式 | 无需API Key，仅需提供邮箱 |
| 费用 | 完全免费 |
# 命令行运行脚本时传入
python tools/paper_search/scripts/hybrid_scholar.py \
--query "grey prediction model" \
--email "your-email@example.com"# 代码中调用时传入
from hybrid_scholar import HybridScholar
scholar = HybridScholar(email="your-email@example.com")
result = scholar.search_papers("linear programming optimization")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
- 📧 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
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
| 类别 | 算法数量 | 代表算法 |
|---|---|---|
| ⚙️ 优化算法 | 15 | 线性规划、遗传算法、PSO、模拟退火、鲸鱼优化、麻雀搜索、多目标优化 |
| 📈 预测算法 | 11 | 灰色预测、ARIMA、神经网络、Prophet、LSTM、XGBoost/LightGBM、时空预测 |
| ⭐ 评价算法 | 11 | AHP、TOPSIS、熵权法、灰色关联、DEA、区间数评价、改进TOPSIS |
| 🕸️ 图论网络 | 6 | 最短路径、最大流、MST、匹配问题 |
| 📊 统计分析 | 9 | K-Means、层次聚类、DBSCAN、SOM、GMM、PCA、因子分析、CCA、NMF |
| 🎲 综合算法 | 6 | 蒙特卡洛、排队论、博弈论、马尔科夫链、微分方程 |
| 🤖 机器学习 | 3 | 随机森林、AdaBoost、孤立森林 |
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。
原始数据光谱预处理 + 特征波段选择结果（双子图布局）
模型预测结果与误差分析（GridSpec 不对称布局）
不同方法分类准确率对比 + 光谱特征可视化（双子图 a, b 面板标签）
识别结果的混淆矩阵热力图 + ROC 曲线分析
本技能完整适配以下数学建模竞赛：
| 竞赛 | 英文/简称 | 说明 |
|---|---|---|
| 🌍 美国大学生数学建模竞赛 | MCM / ICM | 美赛，国际影响力最大的数学建模竞赛，含 MCM（数学建模）和 ICM（跨学科建模）两类 |
| 🌏 亚太地区大学生数学建模竞赛 | APMCM | 亚太赛，面向亚太地区高校的数学建模竞赛 |
| 🇨🇳 全国大学生数学建模竞赛 | CUMCM | 高教社杯·国赛，中国规模最大的数学建模竞赛 |
| ⚡ MathorCup 高校数学建模挑战赛 | MathorCup | 原"电工杯"，由中国优选法统筹法与经济数学研究会主办 |
| 🔷 认证杯·数学中国数学建模网络挑战赛 | 认证杯 | 数学中国主办的阶段性网络挑战赛 |
| 🔢 数维杯大学生数学建模竞赛 | 数维杯 | 内蒙古自治区数学学会主办的大学生数学建模竞赛 |
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。
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}
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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）
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：
-
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
-
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）
-
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
-
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？
原 scripts/ 目录已移除，功能由以下专业子Skill替代：
| 子Skill | 功能 | 使用场景 |
|---|---|---|
📑tools/pdf |
PDF文档读取、文本表格提取 | 读取比赛题目、学习优秀论文 |
📊tools/xlsx |
Excel表格处理、公式计算 | 处理题目数据、输出结果表格 |
📘tools/docx |
Word文档生成、模板编辑 | 生成标准格式论文 |
🔎tools/paper_search |
OpenAlex+AnySearch双引擎学术搜索 | 交叉验证式参考文献搜索（需配置邮箱，AnySearch API Key可选） |
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
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）
| 角色文档 | 新增内容 |
|---|---|
| 🧠建模手说明.md | 增加pdf/xlsx/paper_search skill详细使用方法、文献记录要求、算法资源库索引 |
| 💻编程手说明.md | 增加xlsx skill公式处理、Python/MATLAB库速查表、SCI/Nature可视化标准 |
| ✍️论文手说明.md | 重点增加去AI味写作指南、docx skill使用教程、图文并茂规范（每张图≥100字分析）、人称约束、叙述方式规范 |
- ✅ 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
- 🎊 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
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
MIT License