XiaoMaColtAI/math-modeling-skill

해결하는 문제

이 프로젝트는 수학적 모델링 경진대회 및 프로젝트에 참여하는 AI 에이전트를 위한 구조화된 3단계 워크플로우를 제공합니다. 초기 문제 분석과 모델 설계에서부터 코드 구현, 최종 학술 논문 생성에 이르기까지 자동화하여 결과의 재현 가능성을 보장하고 문서화가 전문적인 과학적 기준을 충족하도록 합니다.

작동 방식

시스템은 오류가 전파되는 것을 방지하기 위해 명확한 품질 게이트(체크포인트)를 갖춘 3가지 독립된 역할로 작업을 분할합니다:

1. 모델링 전문가: 문제를 분석하고 알고리즘을 정의하며 용어 테이블을 생성합니다.
2. 프로그래밍 전문가: Python 또는 MATLAB로 모델을 구현하고 데이터 테이블을 생성하며 고품질의 과학적 시각화를 제공합니다.
3. 논문 전문가: 결과를 바탕으로 최종 논지를 구성하고 Word(기본) 또는 LaTeX 형식으로 논문을 생성합니다.

문헌 조사나 알고리즘 프로토타이핑과 같은 선택적 전문 작업을 위한 '서브에이전트' 시스템을 사용하며, 프로그래밍 또는 논문 전문가가 구현이 불가능하거나 증거가 부족할 경우 모델링 전문가에게 작업을 되돌려보내는 엄격한 피드백 루프를 구현합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Trae, DeepSeek Harness와 같은 AI 에이전트를 사용하는 CUMCM, MCM/ICM, MathorCup 등의 수학적 모델링 경진대회에 참가하는 사용자들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 이중 언어 지원: Python 및 MATLAB의 네이티브 구현 기능을 제공합니다.
• 출판 수준의 시각화: SVG 및 300 DPI PNG 출력을 지원하는 SCI/Nature 스타일의 과학적 플로팅 도구를 통합했습니다.
• 이중 엔진 연구: OpenAlex와 AnySearch를 병렬로 사용하여 교차 검증 가능한 문헌 검색을 수행합니다.
• 자동 논문 생성: 공식 템플릿을 지원하며, 네이티브 Word OMML 수식과 완전한 LaTeX에서 DOCX로의 변환을 제공합니다.
• 엄격한 품질 관리: 결과가 다음 단계로 진행되기 전에 검증되도록 5개의 독립된 품질 게이트(M1, P1, P2, W1, W2)를 구현합니다.