XiaoMaColtAI/math-modeling-skill

解决的问题

本项目为AI代理提供了一套结构化的三阶段工作流，用于应对数学建模竞赛和项目。它自动化了从初始问题分析与模型设计，到代码实现和最终学术论文生成的全过程，确保结果可复现，文档符合专业科学标准。

如何工作

系统将任务划分为三个独立角色，并设置专用的质量门（检查点），以防止错误传播：

1. 建模专家：分析问题，定义算法，并创建术语表。
2. 编程专家：使用Python或MATLAB实现模型，生成数据表，并制作高质量的科学可视化图表。
3. 论文专家：基于结果构建最终论点，并以Word（默认）或LaTeX格式生成论文。

系统采用“子代理”机制，支持可选的专业任务（如文献综述或算法原型设计），并实施严格的反馈循环：若编程或论文专家发现实现不可行或证据缺失，可将任务退回给建模专家。

适用人群

专为使用AI代理（如Claude Code、Cursor、Trae或DeepSeek Harness）参与CUMCM、MCM/ICM或MathorCup等数学建模竞赛的用户设计。

主要亮点

• 双语言支持：原生支持Python和MATLAB的实现能力。
• 出版级可视化：集成SCI/Nature风格的科学绘图工具，支持SVG和300 DPI PNG导出。
• 双引擎研究：并行使用OpenAlex和AnySearch进行学术搜索，实现交叉验证的文献检索。
• 自动论文生成：支持官方模板，原生支持Word OMML公式，并实现完整的LaTeX到DOCX转换。
• 严格质量控制：实施五个独立的质量门（M1、P1、P2、W1、W2），确保结果在进入下一阶段前经过验证。