math-modeling-skills

name math_modeling_skills description 数学建模题目分析、模型选型、多路线建模评分淘汰、因果政策评估、可复现实现、Python 科研可视化、Chronos-style 论文级单图、figure contract、参考图拆解、流程图与机制图 SVG、技术图谱 SVG、论文写作、HTML 展示、质量审查、agentic 建模工作流、Skill 演化、代码库图谱上下文和目录结构维护的总入口 Skill。 数学建模 Skills 总入口 一、定位 本 Skill 用于把数学建模竞赛、统计建模竞赛、课程建模作业和论文型建模任务转化为可执行、可解释、可复现、可审查的建模路线。 本文件只作为总入口，不维护具体细则。具体规则按任务进入对应事实源。 二、触发场景 当用户提出以下需求时启用： 题目分析、问题拆解、模型选择。 多路线候选池、硬性筛选、路线评分、路线融合和路线淘汰。 变量设计、数据处理、代码实现和结果材料包。 因果推断、政策评估、干预效果、机制路径。 科研可视化、Chronos-style 单图实验图、figure contract、参考图拆解、流程图、机制图、技术图谱、架构图、UML / Agent 图、方法框架图、图形摘要、模型诊断图和论文图表。 摘要、绪论、数据处理、建模过程、结论和政策建议写作。 HTML 展示稿、网页式答辩报告。 质量审查、反方质询、目录结构审查、Skill 演化和 skills 更新。 大型 skills 仓库或代码项目的影响范围分析、最小上下文加载和代码库图谱上下文治理。 三、总工作流 题目解析 → Agentic 生命周期判断 → 模型路由 → 逐问拆解 → 候选方法池 → 多路线候选池 → 硬性筛选与路线评分 → 主路线/备选/融合/附录/淘汰决策 → 数据与变量设计 → 代码实现 → 实验报告 → 最终结果分析 → 论文材料包 → 可视化与表格 → 论文写作 → 完成前验证 → Skill 演化验证 → 代码库图谱上下文审查（大型仓库维护时） → 质量审查 四、最小加载协议 所有任务先读： manifest_active.json → core/08_agent_context_loading_protocol.md 然后按任务类型加载最少必要文件（通常 4--7 个）。不得把 docs/archive/ 当作当前规则来源。 关键约束： manifest_active.json 的 active_files 是候选加载池，不是"全量默认读取"列表。 agent 不得在每次任务中默认读取 active_files 全集；当前 active_files 数量为 37，以 manifest_active.json 实际内容为准。 必须按 core/08_agent_context_loading_protocol.md 的任务路由只加载当前任务类型所需的文件。 五、任务入口 任务 入口文件 快速试跑 examples/quickstart_case.md Agentic 建模生命周期 core/09_agentic_modeling_lifecycle.md 模型路由 core/00_model_router.md 问题拆解 core/01_task_decomposition.md 工作区与材料 workflow/00_workspace_and_artifact_contract.md 逐问状态机 workflow/02_per_question_state_machine.md 候选方法池 workflow/03_candidate_method_pool.md 多路线评分淘汰 skills/00_strategy/model_route_scoring.md 数据与变量 core/02_data_variable_design.md 验证与稳健性 core/03_validation_stability.md 因果政策 skills/01_model_library/causal_policy/00_causal_task_router.md 可视化 skills/03_implementation_reporting/research_visualization.md Figure contract 与 Chronos-style skills/03_implementation_reporting/research_visualization_templates/11_figure_contract_and_export.md 、 skills/03_implementation_reporting/research_visualization_templates/12_chronos_paper_style.md 科研可视化模板库 skills/03_implementation_reporting/research_visualization_templates/chart_templates.md 参考图拆解 skills/03_implementation_reporting/research_visualization_templates/13_reference_figure_deconstruction.md 论文级架构图 skills/03_implementation_reporting/research_visualization_templates/14_paper_architecture_diagram_style.md 论文级架构图模板库 skills/03_implementation_reporting/research_visualization_templates/architecture_diagram_templates.md 流程图与机制图 skills/03_implementation_reporting/modeling_flowchart_and_schematic_workflow.md 技术图谱 SVG 风格系统 skills/03_implementation_reporting/technical_diagram_svg_style_system.md 代码实现 skills/03_implementation_reporting/code_implementation_quality.md 论文写作 skills/03_implementation_reporting/writing_templates/00_full_paper_writing_process.md HTML 展示 skills/03_implementation_reporting/html_presentation.md 系统化调试 skills/04_quality_review/systematic_debugging.md 完成前验证 skills/04_quality_review/verification_before_completion.md 质量审查 skills/04_quality_review/SKILL.md 目录维护 skills/04_quality_review/directory_structure_review.md Skills 编写维护 core/10_skill_authoring_protocol.md Skill 演化协议 core/11_skill_evolution_protocol.md Skills 经验验证 skills/04_quality_review/empirical_skill_validation.md 代码库图谱上下文 core/12_codebase_graph_context_protocol.md 六、多路线建模原则 凡是用户给出完整题目、赛题背景、数据字段说明或建模方案，默认先进入多路线建模机制： 生成 3--6 条候选路线，包括基准、稳健、创新、解释、工程或融合路线。 先硬性筛选，淘汰或降级不能回答核心问题、数据不支撑、假设不成立、不可实现、不可解释、不可复现或不能形成论文叙事的路线。 再按问题匹配度、数据支撑度、方法可靠性、结果解释性、创新性、可实现性、稳健性、可视化与表达潜力进行 0--5 分评分。 输出推荐主路线、备选路线、融合路线、附录路线、不推荐路线和需要人工复核路线。 若所有路线总分都低于 3.6，重新生成候选路线，而不是强行选择。 题目简单、时间极短或用户明确要求简化时，可以压缩多路线评分输出，但不得退回两条路线对照；正式建模任务默认启用 skills/00_strategy/model_route_scoring.md 。 创新不能替代问题匹配、数据支撑、方法可靠和可实现性。创新必须说明必要性、数据支撑、验证方式、失败降级方案和在主线/备选/融合/附录中的定位。 七、一票否决原则 不伪造数据、结果、引用、代码运行输出或审稿意见。 未拆题不选模型。 复杂任务未形成执行计划和检查点不直接写代码。 未形成候选方法池不写代码。 未完成多路线硬筛和评分，不把复杂路线直接写成主线；轻量任务也至少保留压缩版多路线评分。 未产生真实结果不写数值结论。 未形成最终结果分析和论文材料包不进入正式写作。 未完成文件、数据、模型、图表、文本和 manifest 验证，不声明“已完成”。 预测、相关、解释、因果和政策建议必须分开表述。 没有 treatment、outcome、time zero、estimand 和识别设计，不写因果效应。 正式统计图、模型结果图和数据驱动图默认服从 Python 出图、统一白底、右侧或外置图例、防重叠、非空洞和长类别标签优先横向化约束； 生成图前应先建立 figure contract，明确图要支持的论文结论、证据层级、数据来源、导出格式和复现路径； 多面板、子图、分面和拼版均禁止，不存在例外。 数学建模科研可视化默认优先使用论文级单图风格。实验结果图优先采用 Chronos-style：白底、低饱和、细线条、中文标签、无大标题。 架构图和机制图优先采用层级式、泳道式、网络式、路径式、矩阵式、环形反馈式等结构，而不是普通矩形块加箭头。 流程图、机制图、方法框架图、技术图谱、架构图、UML / Agent 图和图形摘要可启用 modeling_flowchart_and_schematic_workflow.md 与 technical_diagram_svg_style_system.md 生成可编辑 SVG 草稿，但不得替代真实数据图，且必须通过科学一致性审查； 普通块状流程图只能作为低优先级兜底，不能作为正式图默认输出。 更新 skills 后必须按 core/11_skill_evolution_protocol.md 做证据记录、经验验证和目录结构审查，并把审查记录归档。 codegraph 类工具只能作为大型仓库导航和影响范围分析的可选增强，不得替代 manifest_active.json 、真实文件验证、目录审查或完成前验证；不得提交 .codegraph/ 、索引库或缓存文件。 八、输出要求 输出应优先给出： 当前任务判断。 应加载的模块。 候选路线池。 硬性筛选和路线评分。 主路线、备选路线、融合路线、附录路线和不推荐路线。 数据需求和变量构造。 验证、稳健性和风险点。 图表、表格和论文表达建议。 下一步可执行动作。