一个给 AI 编码/科研助手用的 数学建模竞赛技能（Agent Skill）：把一道赛题变成一篇评委愿意给高分的论文。
覆盖三大赛事：全国大学生数学建模竞赛（国赛 CUMCM）、中国研究生数学建模竞赛（华为杯研赛）、美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM 美赛）。
它不是一个"自动写论文"的工具，而是一位懂规则、懂评阅、懂建模流程的教练：帮你审题选题、选对模型、把检验做扎实、把论文写到规范里，并在提交前逐项卡住那些"会直接出局"的红线。
English: An agent skill for mathematical modeling competitions (China Undergraduate/Graduate MCM and COMAP MCM/ICM), providing workflow coaching from problem analysis to submission compliance, grounded in official rules and award-winning paper practices.
math-modeling-skill/
├── SKILL.md # 主控：全流程 7 步 + 官方评奖四维 + 红线 + Gotchas
├── INSTALL.md # 给 AI 助手看的安装说明（「一句话安装」链接的目标文档）
├── references/ # 按需加载的详细资料（渐进式披露第二/三层）
│ ├── contests.md # 三大竞赛规则对照（格式硬规则、AI 规定、官方链接）
│ ├── model-library.md # 模型方法库：赛题信号 → 方法 → 工具 → 陷阱
│ ├── model-implementations.md # 按题目类别的基线、改进阶梯和验证协议
│ ├── algorithm-implementations.md # 模型→算法→复杂度→本仓库实现→外部库→陷阱 对照索引
│ ├── algorithm-details.md # 逐算法详解：数学形式 → 步骤 → 复杂度 → 参数表 → 陷阱 → 怎么检验
│ ├── paper-structure.md # 论文结构与写作规范（中/英文两套骨架 + 篇幅配比）
│ ├── scoring-rubric.md # 评阅标准与失分点（官方原文 + 非官方经验明确标注）
│ ├── checklists.md # 提交前自检清单（通用 / AI 合规 / 三赛事各自专用）
│ ├── innovation-playbook.md # 怎么做创新：五个层级 / 参数创新总表 / 四步法 / 伪创新反面模式
│ ├── prompt-templates.md # 可直接抄的提示词模板（T0–T8，从开局到提交）
│ ├── github-resources.md # 已核验 GitHub 模型库与许可证/边界说明
│ ├── paper-examples.md # 优秀论文与官方来源索引（只给链接，不再分发他人图表）
│ └── templates.md # LaTeX 模板选择、编译与排版答疑
├── scripts/ # check_paper / install_skill / validate_skill / download_templates 等
├── assets/
│ ├── latex/ # 两套并行的 LaTeX 模板（轻量自包含版 + full/ 完整文档类版）
│ ├── gallery/ # 16 张原创论文配图（固定种子，可逐字节复现）
│ ├── abstract-template.md # 摘要模板（中文 + 英文 Summary Sheet）
│ ├── cheatsheet.md # 一页纸红线清单（可打印）
│ └── paper-outline.md # 可填空论文骨架
├── examples/
│ ├── algorithms/ # 17 个算法模块、260 个公开函数（仅依赖 numpy + 标准库）
│ ├── run_algorithms.py # 算法自检 + 黄金值回归
│ ├── algorithms_golden.json # 黄金值基线（CI 比对用）
│ └── modeling_patterns.py # 带注释的透明基线示例
├── evals/ # 触发评测与行为用例（含 near-miss 负例）
├── CHANGELOG.md / CITATION.cff / CONTRIBUTING.md / LICENSE
└── SKILL.md # 主控入口（宿主扫描它来自动发现技能）
设计上遵循 Agent Skills 的渐进式披露原则：SKILL.md 只放"每次都要用到"的核心流程，详细资料放进 references/ 由助手按需读取。
不用记任何命令，也不用打开浏览器。 把下面这句话发给你正在用的 AI 助手，它就会自己下载、装好、再向你汇报：
请阅读并按 https://raw.githubusercontent.com/anticipate218/math-modeling-skill/main/INSTALL.md 的说明，把
math-modeling-skill这个技能安装到我当前使用的助手环境里；装完告诉我装到了哪个路径、是哪个版本、以及怎么开始用。
English:
Read and follow https://raw.githubusercontent.com/anticipate218/math-modeling-skill/main/INSTALL.md to install the
math-modeling-skillagent skill into the environment I'm using. When done, tell me the install path, the version, and how to start using it.
INSTALL.md 是专门写给 AI 助手看的安装说明；如果你的助手抓不了网页链接，让它去 Releases 下载最新的 math-modeling-skill-v*.zip 解压安装即可。
安装后应形如 <技能根>/math-modeling-skill/SKILL.md（SKILL.md 在技能目录顶层，目录名不要改，改了宿主会静默忽略）：
| 宿主 / 约定 | 技能目录 |
|---|---|
| DSH（项目级 / 用户级） | <项目根>/.dsh/skills/math-modeling-skill ／ ~/.dsh/skills/math-modeling-skill |
| Agent Skills 通用约定（项目级 / 用户级） | <项目根>/.agents/skills/math-modeling-skill ／ ~/.agents/skills/math-modeling-skill |
| Claude Code（项目级 / 用户级） | <项目根>/.claude/skills/math-modeling-skill ／ ~/.claude/skills/math-modeling-skill |
其它宿主（Codex、Cursor、Gemini CLI……）的技能目录各不相同，本仓库故意不写死猜测值——请让助手读它自己的文档，或问它"你之前装的技能放在哪个目录"，然后用
--into指定。
python scripts/install_skill.py --list-targets # 先看有哪些位置、哪个已存在、已装的是哪个版本
python scripts/install_skill.py --target auto # 装到自动挑出的位置（默认拒绝覆盖，覆盖要 --force）
python scripts/install_skill.py --into "~/.agents/skills" # 给技能根：自动补一层技能目录
python scripts/install_skill.py --from-zip math-modeling-skill-vX.Y.Z.zip # 从 Release 包装
python scripts/install_skill.py --download # 拉最新 Release 的 ZIP 再装（唯一联网的动作）
python scripts/install_skill.py --self-test # 固件测试：不联网、不碰真实技能目录装完它会自动用 scripts/validate_skill.py --strict 自校验。手工方式等价：
# git clone（推荐，方便日后 git pull 拿更新；clone 后删掉 .git/ 即可）
git clone https://github.com/anticipate218/math-modeling-skill.git ~/.agents/skills/math-modeling-skill或到 Releases 下载 math-modeling-skill-vX.Y.Z.zip——解压出来的顶层目录就叫 math-modeling-skill/，整个目录丢进技能根目录即可。若用 GitHub 网页的 Code → Download ZIP，解压后必须把目录重命名为 math-modeling-skill（要与 SKILL.md 里的 name 一致）。
| 用途 | 需要什么 |
|---|---|
文档、自检脚本（scripts/、references/、assets/） |
只有 Python 3.9+，纯标准库，不联网 |
运行自带算法（examples/algorithms/） |
额外需要 numpy；不需要 scipy / sklearn / pandas / statsmodels |
| 真编译 LaTeX 模板（可选） | 本机有 TeX 发行版（MiKTeX 或 TeX Live） |
cd math-modeling-skill
python scripts/validate_skill.py . --strict # 期望：0 个错误，0 个警告
# 更新：git pull 后重装覆盖旧版本；卸载：删目录即可（无后台进程、不改宿主配置）
git pull && python scripts/install_skill.py --target auto --force
rm -rf ~/.agents/skills/math-modeling-skill装完没生效？按顺序查四件事：① 目录名是否正好叫
math-modeling-skill；② 路径是否形如<技能根>/math-modeling-skill/SKILL.md（不要再套一层）；③ 位置是否真是宿主扫描的那个根（DSH 会持续监视技能根，不需要重启）；④ 是否被别的技能抢了触发——开头加一句「用 math-modeling-skill 来做…」。
仓库自带两套并行的模板层，按用途二选一：
| 你想要 | 用哪套 | 在哪 |
|---|---|---|
| 正式参赛提交（评委熟悉的官方版式，含封面/承诺书/编号页/摘要页） | 完整文档类版（推荐） | assets/latex/full/ |
| 想自己掌控排版、或用 AI 生成的论文 Markdown 快速成稿 | 轻量自包含版 | assets/latex/（cumcm/yjs/mcm） |
| 竞赛 | 目录 | 文档类 | 引擎 | Release 直达下载 |
|---|---|---|---|---|
| 研赛·华为杯 2026 严格格式版 | assets/latex/full/hwcup2026/ |
hwcup2026.cls（本仓库自制，逐条复刻官方附件3） |
xelatex ×3 |
hwcup2026-template.zip |
| 国赛 CUMCM | assets/latex/full/cumcm/ |
cumcmthesis.cls v2.9 |
xelatex ×3 |
cumcm-template.zip |
| 研赛（华为杯）通用版 | assets/latex/full/gmcm/ |
gmcmthesis.cls v2.2 |
xelatex ×3 |
gmcm-template.zip |
| 美赛 MCM/ICM | assets/latex/full/mcm/ |
mcmthesis.cls v6.3.3 |
pdflatex ×3 |
mcm-template.zip |
华为杯两套并存：投 2026 年研赛用
full/hwcup2026/（版面与字号逐条对齐 2026-09-16 官方《论文格式规范》）；full/gmcm/是社区沿用的通用排版版，保留供参考写法。整套技能包（含全部模板）也可一次拿下：python scripts/install_skill.py --download，或到 Releases 下math-modeling-skill-vX.Y.Z.zip。
编译（四套都不需要 bibtex——参考文献是内联 thebibliography，跑三遍引擎即可）：
cd hwcup2026
xelatex -interaction=nonstopmode main.tex # 2026 研赛；国赛换成 example.tex
xelatex -interaction=nonstopmode main.tex # 研赛通用版换成 MathModel.tex
xelatex -interaction=nonstopmode main.tex # 美赛换 pdflatex + mcmthesis-demo.tex字体：gmcm/ 需要的 5 个 Windows 字体 .ttf 已随仓库附带（不在 MIT 授权范围内，不便使用删掉即可）；非 Windows 平台（含 Overleaf）会自动回落到 TeX Gyre + 系统字体。hwcup2026/ 不带字体：有宋体/黑体就用，没有则回落 Noto CJK + Liberation，照样编得过，但最终提交版建议在 Windows 上编。来源、commit 与许可条款见 assets/latex/full/THIRD-PARTY.md，字体与回落细节见 assets/latex/full/README.md。
每套只有 main.tex + refs.bib，不依赖私有宏包（国赛/研赛 xelatex，美赛 pdflatex）。用脚本一键拷出（自动处理非 Windows 平台的字体回落）：
python scripts/download_templates.py --contest cumcm --out my_paper # 国赛（yjs/mcm/all 同理）
python scripts/download_templates.py --contest all --out papers --zip papers.zip编译走 xelatex → bibtex → xelatex ×2（共 4 遍，顺序不能省）。排版细节与常见报错见 assets/latex/README.md，模板选择与答疑见 references/templates.md。
技能不需要常驻进程：宿主扫描技能根目录、读到 SKILL.md 的 frontmatter 后按场景自动加载。安装后直接对助手说这些话即可：
| 你说 | 它会做 |
|---|---|
| "帮我看看这道题该怎么建模" | 拆题 → 判断问题类型 → 给出基线、改进方案与验证设计 |
| "帮我比较 ARIMA、XGBoost 和 LSTM" | 先给朴素/统计基线，再按样本量、可解释性和滚动回测比较升级模型 |
| "国赛论文该怎么写/帮我搭个框架" | 给章节骨架、篇幅配比、真实标题样例 |
| "帮我写摘要" | 按模板要求每一问都有"方法 + 数值结果 + 检验结论" |
| "这个模型够不够" | 按官方四维标准逐项挑问题 |
| "提交前帮我检查一遍" | 跑自检脚本 + 逐项过合规清单（含 AI 声明、匿名、页数） |
| "给我一套能直接编译的 LaTeX 论文模板" | 按场景给完整文档类版或轻量版，附编译序列 |
| "要 AHP/熵权/TOPSIS 的实现" | 给自带的可运行实现 + 自检与黄金值回归，点明真实陷阱 |
# ① 生成论文骨架（选择你的竞赛）
python scripts/check_paper.py --init --contest cumcm -o my_paper.md
# ② 拷出 LaTeX 模板（想用 LaTeX 排版的话）
python scripts/download_templates.py --contest cumcm --out my_paper
# ③ 填写【占位符】提示的内容
# ④ 边写边自检（FAIL=0 即可提交）
python scripts/check_paper.py my_paper.md --contest cumcm自检输出 FAIL/WARN/INFO 分级，覆盖必备章节、摘要要素、匿名合规、图表编号与引用、参考文献、AI 工具使用声明、结果验证痕迹等——三大赛事对 AI 使用都有规定，虚假声明可能直接取消评奖资格，提交前务必过一遍。模型合理性、创新性与结果正确性仍需人工复核。
把 references/prompt-templates.md 里的任意一条模板原样发给助手，再把 【】 换成你的题目信息即可。T0–T8 覆盖全流程：开局设定 → 审题选题 → 模型选型 → 算法实现 → 检验与灵敏度 → 论文写作 → 提交自检 → 专项任务 → 全流程托管，每条都附"为什么这样写"。想强制触发本技能，在模板最前面加一句：「用 math-modeling-skill 来做：……」
examples/algorithms/ 提供 17 个算法模块、260 个公开函数（优化/图论/元启发式/预测/统计/评价/多准则/聚类/机器学习/微分方程/随机仿真/几何/空间/博弈/多目标/灵敏度/时间序列），仅依赖 numpy 与标准库，所有随机算法固定种子、两次运行结果逐位一致：
python examples/run_algorithms.py # 全量自检 + 黄金值回归
python examples/run_algorithms.py --module graphs --verbose # 只跑一个模块逐算法的数学形式、步骤、参数表与陷阱见 references/algorithm-details.md；"该用哪个族、什么时候换成熟库"见 references/algorithm-implementations.md。
| 想了解 | 去哪 |
|---|---|
| 装到哪个目录、怎么给助手下指令 | INSTALL.md |
| 三大竞赛规则差异与官方链接 | references/contests.md |
| 评阅标准、失分点与权重口径 | references/scoring-rubric.md |
| 提交前红线清单（含 AI 合规） | references/checklists.md、assets/cheatsheet.md |
| 模型选型与改进阶梯 | references/model-library.md、references/model-implementations.md |
| 论文结构、摘要写法 | references/paper-structure.md、assets/abstract-template.md |
| 怎么做出创新点 | references/innovation-playbook.md |
| 质量保障与 CI 检查项 | .github/workflows/ci.yml、CHANGELOG.md |
| 模板上游来源与许可 | assets/latex/full/THIRD-PARTY.md |
MIT © 2026 anticipate218。本项目不隶属于任何竞赛组委会，规则整理仅供备赛参考，参赛前请以当年官方文件为准。随 full/gmcm/ 附带的商业字体 .ttf 与 full/hwcup2026/ 里的官方渲染图不在 MIT 覆盖范围内，详见 assets/latex/full/THIRD-PARTY.md。