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：

1. 题目分析、问题拆解、模型选择。
2. 多路线候选池、硬性筛选、路线评分、路线融合和路线淘汰。
3. 变量设计、数据处理、代码实现和结果材料包。
4. 因果推断、政策评估、干预效果、机制路径。
5. 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。
6. 摘要、绪论、数据处理、建模过程、结论和政策建议写作。
7. HTML 展示稿、网页式答辩报告。
8. 质量审查、反方质询、目录结构审查、Skill 演化和 skills 更新。
9. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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

1. 不伪造数据、结果、引用、代码运行输出或审稿意见。
2. 未拆题不选模型。
3. 复杂任务未形成执行计划和检查点不直接写代码。
4. 未形成候选方法池不写代码。
5. 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。
6. 未产生真实结果不写数值结论。
7. 未形成最终结果分析和论文材料包不进入正式写作。
8. 未完成文件、数据、模型、图表、文本和 manifest 验证，不声明“已完成”。
9. 预测、相关、解释、因果和政策建议必须分开表述。
10. 没有 treatment、outcome、time zero、estimand 和识别设计，不写因果效应。
11. 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。
12. 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。
13. 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。
14. 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。
15. 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：

1. 当前任务判断。
2. 应加载的模块。
3. 候选路线池。
4. 硬性筛选和路线评分。
5. 主路线、备选路线、融合路线、附录路线和不推荐路线。
6. 数据需求和变量构造。
7. 验证、稳健性和风险点。
8. 图表、表格和论文表达建议。
9. 下一步可执行动作。