AI 技能AI 插件【免费下载链接】MathModeling-skills面向数学建模竞赛的 Claude Code / Codex Skills 支持分阶段建模流程与 Python、MATLAB/北太天元代码分支。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/MathModeling-skills点击查看免费下载MathModeling-skills是面向数学建模竞赛的 Claude Code / Codex Skills 工具包它把整场比赛拆成 5 个阶段、6 道 Gate 检查关卡由 29 个 AI Skills 协同完成题目解析、方法验证、Python / MATLAB含北太天元双代码分支、结果冻结、论文写作与三重终审审计帮你把比赛翻车点变成一套可审计、可复现的分阶段建模流程。数学建模比赛为什么总在这几处翻车数模竞赛翻车的真正原因往往不是不会模型而是这 4 类流程问题 题意漂移题目问的是 A队伍理解成了 B没有 baseline直接上复杂模型最后没人能解释为什么这么做数字无出处论文里写了个数字却没有任何脚本输出过这个数旧数字混进论文截止前一晚修了 bug论文里还是修复前的旧结果。MathModeling-skills 的设计目标不是替你建模而是让这几类漂移很难悄悄发生——每一步都有明确的通过条件每个数字都能追溯到脚本输出。核心理念AI 管机械正确你管建模判断这套流程把职责划得非常清楚环节常见做法MathModeling-skills 的做法方法选择AI 选好方法连理由一起编AI 只给主方法 baseline 备用短名单由你拍板并写理由Gate G2.5可行性验证数学上说得通就算行风险探针检查数据覆盖、假设、输出退化、扰动与规模Gate G2代码审查一句看着没问题JSON review 必须通过语法、输入契约、方法对齐、可复现、输出契约五项检查Gate G3论文数字每次从最新结果重读冻结到frozen_numbers.json改动须先记录原因再重新冻结Gate G4何时算完成过一遍 QA三个独立审计必须全部通过任何一个不通过都不能提交Gate G6 两个带 标记的判断点选方法、判定结果永远由人负责AI 不能代答。29 个 AI Skills 如何分工五大阶段速览阶段一 · 前期准备Gate G1先把基础信息整理清楚再谈建模workflow-orchestrator跟踪每个子问题的进度执行各道 Gate 检查problem-parserproblem-classifier把题目拆成目标 / 对象 / 约束 / 数据 / 子问题并逐一标注题型related-paper-analyzer检索相关文献不凭空编造引用symbol-table-buildermodel-assumptions-builder维护全队统一的符号表区分必要假设与简化假设data-auditor-cleaner审计原始数据、生成清洗副本与数据画像data_raw/始终保持只读。阶段二 · 方法验证Gate G2 ★避免截止前才发现方法跑不动method-selector生成角色化短名单1 个主方法 1 个可信 baseline 最多 1 个条件备用并输出风险探针摘要decision-prompt-builder在真正需要判断的地方给出简短选择卡先问目标和取舍modeler-decision-logger把你的选择忠实追加到决策账本methods/Qx/qx_decisions.jsonl。阶段三 · 编码与代码审查Gate G3model-code-analyzer写代码前先规划实验目录与run_summary.json字段python-model-code-generator/matlab-model-code-generator分别生成 Python固定SEED 2026或 MATLAB / 北太天元兼容的.m代码code-reviewer路由到python-code-reviewer/matlab-code-reviewer审查结果必须落盘为 JSON 文件而不是聊天里一句没问题。选 Python 还是 MATLAB可参考 docs/implementation-targets.md 与 docs/matlab-beita-tianyuan-guidelines.md。阶段四 · 结果、稳健性与数字冻结Gate G4 ★result-report-generator普通轮次只留运行摘要决策点和最终轮才写完整报告robustness-checker只做风险相关的敏感性、误差、baseline 与集中度检查figure-table-plannermath-figure-generator图分 4 类诊断 / 对比 / 论文 / 附录诊断图绝不进论文且出图后会实际检查渲染结果solution-package-builder生成论文手材料包和frozen_numbers.json——冻结后禁止手工编辑改数字须先记录、再重新冻结。阶段五 · 论文写作与三重审计Gate G5 G6paper-section-writer依据材料包和冻结数字写作paper-polisher检查时态、措辞强弱、过度宣称与公式一致性reference-manager生成 BibTeX 并核查引用真实性虚构引用直接判为 blocking终审三审计consistency-auditor数字/符号逐一比对、completeness-auditor证据齐备、quality-assurance-auditor流程完整性与反造假——任一不通过就不能提交完整检查项见 skills-docs/qa-checklist.md。一键安装 MathModeling-skills 的 3 个步骤本仓库同时打包为Claude Code与Codex/ChatGPT原生插件一个脚本即可安装git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/MathModeling-skills cd MathModeling-skills ./install.sh安装后新开一个 Claude Code 或 Codex 会话即可。常用变体./install.sh --target claude # 只装 Claude Code ./install.sh --target codex # 只装 Codex ./install.sh --dry-run # 预览将执行的变更 ./install.sh --mode project --target both --project-dir /path/to/contest最后一条会把CLAUDE.md、AGENTS.md与完整 skill 树直接部署到比赛项目目录。完整参数用./install.sh --help查看安装脚本源码见 install.sh。⚠️ 注意保留克隆目录它也是后续更新的本地 marketplace 源更新时执行git pull后重跑./install.sh即可。安装后怎么用开场指令与常用指令新对话开始时先发送仓库提供的 Initial Prompt内含完整标准流程与核心规则中文版Initial Prompt-zh.md英文版Initial Prompt.md比赛中的常用推进指令判断迭代还是锁方法Q2 round1 实验报告已出。让 workflow-orchestrator 判断是迭代还是锁方法。只跑稳健性让 robustness-checker 跑 Q1输入在 results/Q1/reports/baseline 在 results/Q1/experiments/round2/。不要重跑主模型。触发审计层所有 Qx 章节起草完毕。依次跑 consistency-auditor、completeness-auditor、quality-assurance-auditor。工作流总规则以 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 为准29 个 skill 的实现都在 plugins/mathmodeling-skills/ 目录下。workspace 目录结构速览所有 skill 的产物都落在固定位置方便复查project/ ├── planning/ # 题目解析、分类、符号表、假设、session_config.json ├── methods/Qx/ # 方法卡、决策账本、风险探针摘要 ├── code/Qx/ # Python 代码 JSON reviewmatlab/Qx/ 放 .m 代码 ├── results/Qx/ # 实验轮次输出、run_summary.json、frozen_numbers.json ├── paper/ # 论文章节、图表、审计报告、refs.bib └── workspace/ # data_raw/只读、data_clean/、archived/淘汰方法自动归档几条硬性约定data_raw/只读论文中每个数字都须出现在frozen_numbers.json被[REJECTED]的方法自动移入workspace/archived/避免误用进论文。常见问题 FAQQ1它会自动写完整篇论文吗不会。这是一套辅助而非代写的流程方法选择、数字解读、贡献表述等关键判断必须由你完成AI 负责机械正确性。Q2探索阶段产物会不会太繁琐支持两种严谨度配置lean只保留 manifest、决策、探针和运行摘要与submission增加冻结、论文与三项终审。默认lean交接论文手时才切换为submission。Q3适合哪种题型评测、预测、优化、混合题型都有参考示例见 examples/evaluation-problem/README.md、examples/prediction-problem/README.md、examples/optimization-problem/README.md、examples/hybrid-problem/README.md题型分类思路可看 skills-docs/problem-taxonomy.md。Q4比赛规则允许用 AI 吗各赛事政策不同且逐年变化使用前请务必核对你所在赛事的官方规则。本仓库默认按最严格口径设计并可在每次运行中生成ai_use_disclosure.md记录哪些内容由 AI 起草方便你如实披露 ✅。output文章赞分享AI 技能AI 插件【免费下载链接】MathModeling-skills面向数学建模竞赛的 Claude Code / Codex Skills 支持分阶段建模流程与 Python、MATLAB/北太天元代码分支。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/MathModeling-skills点击查看免费下载相关推荐MathModeling-skills工作流全解析6道硬门禁3审计层如何守护你的数模论文MathModeling skills工作流全解析6道硬门禁3审计层如何守护你的数模论文 MathModeling skills 是一套面向数学建模竞赛的AI 技能AI 插件如何为MathModeling-skills扩展自定义Skill从SKILL.md到插件发布的开发者完整指南如何为MathModeling skills扩展自定义Skill从SKILL.md到插件发布的开发者完整指南 MathModeling skills 是一个面AI 技能AI 插件llms.txt完全指南gtm-engineer-skills如何让你的站点被AI引擎读懂llms.txt完全指南gtm engineer skills如何让你的站点被AI引擎读懂 gtm engineer skills 是一套面向 AI 引擎优化AI 技能人工智能AI 应用AI 写作AI 评测创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考