ez-math-model

name	ez-math-model
description	Use when solving CUMCM, MCM, ICM, or other mathematical modeling tasks that need contest problem intake, model selection, Python solving, figures, paper writing, quality audit, and packaged deliverables.
license	MIT
allowed-tools	Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, WebFetch
metadata	{"display_name":"EZ Math Model","type":"workflow-skill","version":"1.2.0","author":"woodfishhhh","repository":"https://github.com/woodfishhhh/EZ_math_model","language_default":"zh","python_min_version":"3.10","marketplace_ready":true}
read_when	["用户请求\"数学建模\"、\"数模\"、\"建模求解\"、\"建模分析\"、\"数模论文\"","题面提到 \"CUMCM\"、\"全国大学生数学建模\"、\"国赛\"、\"高教社杯\"","题面提到 \"MCM\"、\"ICM\"、\"美赛\"、\"COMAP\"","题面提到 \"研究生数学建模\"、\"华为杯\"","用户上传 PDF / DOCX / Markdown 题目，且题面包含建模特征（多小问、附数据集、要求建立模型）"]

ez-math-model

数学建模一站式 skill。把题目交给我，我会自动走完七个阶段：setup → 题目解析 → 建模方案 → 代码求解 → 论文撰写 → 质量审查 → 标准打包交付。首次使用必须完成 setup 提问；完成后写入 external/tools/setup_state.json。未经用户确认，只能使用本次临时默认， 不得写永久配置。

一句话主流程

收到题目 → 识别项目总文件夹 → 检查 external/tools/setup_state.json → 创建 用户输入/runtime/output 标准目录 → 判定 formal/demo/blocked → 识别赛事/年份/题号 → 选择模型 → 写脚本并执行 → 出图并过 chart gate → 写论文 → 跑对象级质量门 → staging 导出与审查 → 原子同步到 output/ 并打包 output.zip。

触发后的第一动作

先读以下七份文件确认本次运行的契约：

1. pipeline/00-environment-setup.md — 验环境（Python、字体、工作目录、上游缓存状态）
2. references/project-root-protocol.md — 项目总文件夹与 用户输入/runtime/output
3. references/setup-policy.md — setup 硬门与临时默认边界
4. references/run-mode-protocol.md — formal/demo/blocked 判定
5. references/workdir-protocol.md — runtime 产物结构与命名
6. references/chart-quality-gate.md — 图表有效性门
7. references/artifact-manifest.md — 产物 manifest 契约

formal 交付不得只检查“文件是否存在”。质量门必须覆盖图表语义、公式语法、 表格对象、优秀论文格式抽取、正文工程痕迹、DOCX/PDF 对象级导出和 zip/manifest 一致性。

然后立刻执行 setup gate：

• 读取 external/tools/setup_state.json。
• 若文件不存在、JSON 无法解析、setup_completed 不是 true，或用户说"重新配置工具 / 重置 setup / 重新 setup"，必须先运行 pipeline 00 的强制提问，禁止进入 pipeline 01、建模、写代码或写论文。
• setup 提问完成后，必须写入 external/tools/setup_state.json，再继续本次任务。
• 若 setup_completed: true，默认跳过交互式 setup，只做本次任务所需的轻量环境检查 和工作目录创建。

不要用"默认不追问"绕过首次 setup；首次 setup 是硬门禁。若用户要求继续但无法 完成交互式 setup，只能写 runtime/{task_id}/setup_assumptions.json，并把 setup_status 标为 temporary_default，最终质量等级最高为 provisional_pass。

Pipeline 索引

#	文件	入口条件	关键产出
00	pipeline/00-environment-setup.md	用户给出题目或附件；setup gate 未完成时必须先问	setup 状态明确、runtime/ 创建完成、env-check 通过
01	pipeline/01-problem-intake.md	env-check 通过	runtime/.../problem.md、intake.json、attachments/、run_state.json
02	pipeline/02-modeling-plan.md	intake 完成	modeling_plan.md、（首次询问 zhanwen 拉取）
03	pipeline/03-coding-solve.md	modeling_plan 落盘	src/*.py、results/*、figures/*.png
04	pipeline/04-paper-writing.md	coding 完成	paper.md
05	pipeline/05-quality-audit.md	paper.md 落盘	quality_report.json、quality_report.md（含证据与未通过项）
06	pipeline/06-packaging-output.md	质量门评估完成	export_report.json、export_audit.json、output/paper/* 四格式、output/manifest.json、output.zip

角色 prompt 索引

需要在阶段中扮演具体角色时载入：

角色	文件	用途
coordinator	prompts/coordinator.md	拆题，识别赛事/年份/题号/小问
modeler	prompts/modeler.md	建模分析，模型选择树 + 物理可行性
coder	prompts/coder.md	写脚本、出图、防数据泄露、参数有据
writer	prompts/writer.md	写论文，段落式、图必引、文献唯一编号

角色守则索引

执行阶段开始前必读对应角色守则（比 prompt 更关注流程纪律）：

• references/roles/modeler-guide.md
• references/roles/coder-guide.md
• references/roles/writer-guide.md

模板索引

• templates/paper_zh.md — 中文 CUMCM 论文 markdown 兜底模板
• templates/paper_en.md — 英文 MCM/ICM 论文 markdown 兜底模板
• templates/chapter_outline.toml — 章节占比与必备小节
• templates/readme_workdir.md — 任务工作目录的 README 模板

算法库索引

references/algorithms/README.md 提供「问题类型 → 推荐算法」速查表；按类别细看：

01 优化 / 02 预测 / 03 评价 / 04 图论 / 05 统计 / 06 综合 / 07 机器学习。

优秀论文样例

references/exemplar-papers/ 下提供 7 篇 CUMCM / MCM 优秀论文的 markdown 摘录（由 MinerU 从 zhanwen/MathModel 转换，前 20 页）。modeler 与 writer 在动笔前应读取与本题最相关的 1-2 篇，抽取格式规则并写 style_reference_notes.md，仅作风格 / 章节 / 表述参考，禁止照抄或同义改写。 索引详见 references/exemplar-papers/README.md。

容错与失败处理

references/fault-tolerance.md 是单一信息源，定义 4 层容错： L1 Bounded Retry / L2 Fallback Switch / L3 Evaluator Shadow / L4 Feedback Rerun。每个 pipeline 阶段都遵守同一套容错协议，绝不死循环。

Agent 工作模式

references/agent-mode.md 单一信息源，定义三种工作模式：

• single：所有阶段在主对话顺序推进；上下文压力大但失败定位最容易
• multi：每个独立子任务派 subagent 并行；并发强但 token 成本高
• hybrid（默认）：关键阶段主对话、琐碎阶段 subagent；兼顾稳定与并发

pipeline 00 首次会强制询问，决策落到 external/tools/setup_state.json 与 external/tools/agent_mode.{single,multi,hybrid}。

继承的辅助 Skills

ezmm 内置 9 个辅助子 skills（在用户机器上检测到才启用）：

子 skill	何时调
tools/humanizer/SKILL.md	writer 后去 AI 味
tools/simplify/SKILL.md	coder 后做代码精简
tools/scientific-slides/SKILL.md	答辩 PPT
tools/systematic-debugging/SKILL.md	coder 失败的根因分析
tools/brainstorming/SKILL.md	modeler 决策卡住时
tools/external-context/SKILL.md	multi/hybrid 模式下并行多领域查文献
tools/dispatching-parallel-agents/SKILL.md	multi/hybrid 派单方法论
tools/subagent-driven-development/SKILL.md	扩展 ezmm 本身（非建模题）
tools/verification-before-completion/SKILL.md	quality_audit 强化

宿主未安装对应 skill 时，子 skill 文档给出降级方案。详见 references/external-tools-catalog.md 与各子 skill 文件。

共享 Prompt 协议

prompts/shared.md 是所有角色 prompt 隐含加载的通用约束（输出语言 / JSON 格式 / 工具调用 / 反思 / 失败重试 / 段落式 / 引用编号 等），角色 prompt 不 重复列举。

子工具 Skills

ez-math-model 不内嵌 docx/pdf/xlsx/paper-search 实现，而是通过子 skill 协议 调用宿主已安装的同名 skill 或公共 API：

域	文件	何时用
Word 转换	tools/docx/SKILL.md	paper.md → paper.docx
PDF 提取（基础）	tools/pdf/SKILL.md	题目 / 论文 PDF 转文本
PDF 高质量解析	tools/mineru/SKILL.md	含表格 / 公式的中文学术 PDF
表格附件	tools/xlsx/SKILL.md	csv / xlsx 读写
文献检索（基础）	tools/paper_search/SKILL.md	OpenAlex 单源
多源学术搜索	tools/scholar/SKILL.md	OpenAlex + arXiv + S2 + SerpAPI 聚合
论文写作编排	tools/paper-orchestra/SKILL.md	writer 阶段调用 PaperOrchestra 子 skill 做大纲、文献、成文与精修
数据集发现	tools/dataset/SKILL.md	Kaggle / UCI / HuggingFace / 天池
网页抓取	tools/webcrawl/SKILL.md	Jina / Firecrawl / Tavily / Exa
用户自带 corpus	tools/user-corpus-explorer/SKILL.md	扫 external/user-corpus/，产出 AGENTS.md

外部工具的元信息（价格 / 配额 / 何时启用）单一信息源在 references/external-tools-catalog.md。

外部工具配置

启用付费 / 注册类工具前，pipeline 00 会在首次使用时强制问一次，按 7 个域 分组询问，每组给固定选项。决策落到 external/tools/setup_state.json，永久缓存； 后续默认不再进入交互式 setup。详见 pipeline/00-environment-setup.md。

env var 一律以 EZMM_ 开头，写入用户级 ~/.ezmm.env（参考仓库根 .env.example），绝不提交到 git。

7 个域：pdf / scholar / dataset / webcrawl / corpus / agent_mode / inherited_skills。

用户自带参考资料

仓库内 external/user-corpus/ 是给你专门的投放区。把想让 ez-math-model 参考的论文、教材、笔记、历年题解直接拖进去（不限格式 / 层级 / 文件名）， 启用后 pipeline 01 末尾派 subagent 扫描，产出 AGENTS.md 给 modeler / writer 用。详见 tools/user-corpus-explorer/SKILL.md 与 external/user-corpus/README.md。

zhanwen/MathModel 集成

scripts/install/fetch_zhanwen.ps1 / .sh 负责按需拉取上游优秀论文与模板。 匹配协议见 scripts/runtime/match_thesis.py：(赛事, 年份, 题号) → 同年份 → 同赛事最新年份 → 全局最新 → 内置 markdown 兜底，五级回落，命中即返回。

询问只发生一次，发生在 pipeline 02 入口。.skip 标记存在时永久跳过询问。 .failed 标记存在时直接走内置兜底，不再重试拉取。

失败兜底矩阵

失败点	处理
Python 不可用	打断，提示用户安装 Python ≥ 3.10
题目无法解析（intake 阶段）	打断，把已读到的内容存入 problem.md 并请求人确认
zhanwen 拉取失败	写 .failed，pipeline 切到内置模板兜底，不打断
单段代码执行失败	coder 自动重试至多 2 轮（参考 pipeline/03-coding-solve.md），仍失败则记入 diagnostics.md 并继续
单张图生成失败	该绘图尝试写入 chart manifest 的 rejected 记录，论文中跳过，写 quality_report.md 标记缺图，不打断
论文章节缺失	质量门记入 quality_report.md；formal 模式阻塞正式打包，demo 可降级打包
docx 公式/图片/表格对象审查失败	formal 模式阻塞正式发布；demo 模式降级并写 diagnostics.md

运行模式与交付结构

每次运行都必须显式记录 run_mode：

• formal：真实输入齐全，可写正式结论。
• demo：用户允许用合成/示例数据验证流程，不得写正式结果。
• blocked：缺关键输入且未授权 demo，停止并输出诊断。

最终交付必须同步到：

output/
├── source code/
├── paper/
│   ├── paper.md
│   ├── paper.docx
│   ├── paper.txt
│   └── paper.pdf
└── 附件文件夹/

每次运行仍新建 runtime/{YYYYMMDD-HHMMSS}-{8位hash}/，所有中间产物落在其中， 便于失败定位和重试。详见 references/project-root-protocol.md 与 references/workdir-protocol.md。