yushui2022/MathModel-Skill
Agent-native mathematical modeling workflow skills for Trae, Claude Code, and Codex, covering problem parsing, modeling, code generation, evidence checks, paper writing, and Word delivery.
解决的问题
MathModel Skill 为 AI 编程代理提供了一个结构化框架，用于处理数学建模竞赛的整个生命周期。它不再依赖单一提示生成论文，而是将过程转变为可验证的工作流，确保实际计算被执行、证据被收集，并以专业格式（Word/PDF）生成正式论文。
如何工作
该项目实现了一个多阶段流水线（S0-S8），不同“技能”负责特定任务。流程从输入预检查和问题分析开始，经过模型选择、编码、执行，最终完成正式撰写和渲染检查。
关键机制包括：
- 基于证据的工作流：每个步骤都会生成实际文件和证据（通过 SHA-256 记录），下一阶段依赖这些证据，防止代理产生幻觉结果。
- 分层能力级别：提供三种版本（Lite、Standard、Pro），针对不同 LLM 能力，从基础报告到高强研究（包含多路径比较和鲁棒性实验）均可适配。
- 正式撰写：专用写作者组件逐节生成论文，审核内容，并将它们合并为最终文档，支持原生 Word 公式和通过 LibreOffice 的 PDF 渲染。
适用人群
使用 AI 代理（如 Codex、Claude Code 或 Trae）辅助进行问题分析、数据处理和论文起草的数学建模竞赛参与者（学生或研究人员）。
主要亮点
- 可验证执行：强制代理运行真实代码并保留证据，而非仅模拟过程。
- 多平台支持：提供 Codex、Claude Code 和 Trae 的预构建安装包。
- 格式严谨性：包含自动检查论文长度、原生 Word OMML 公式和 PDF 渲染验证。
- 分层工作流：灵活的版本（Lite、Standard、Pro）可匹配所选 LLM 的推理能力与成本。
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