소스 정보
- 저장소
- woodfishhhh/EZ_math_model
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 20일 10:38
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 41
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/woodfishhhh/EZ_math_model --skill dataset명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | dataset |
| description | 公开数据集发现入口。覆盖 Kaggle / UCI / HuggingFace / 天池。题目要求"自行 查找数据"或"补充外部数据"时启用;附件已含数据时**不调用**。 |
| read_when | ["题目明确要求查找类似公开数据","需要历史基准数据集做对比"] |
| 数据源 | 入口 | 配置 |
|---|---|---|
| Kaggle | kaggle datasets list -s <kw> / kaggle datasets download -d <user/name> | ~/.kaggle/kaggle.json(注册免费下载) |
| UCI ML | 直接 HTTPS pd.read_csv(url) | 无 |
| HuggingFace | from datasets import load_dataset | EZMM_HF_TOKEN(私有数据集) |
| 天池 | 浏览器 + 手动下载 | 无 |
# Kaggle 搜索 + 下载
kaggle datasets list -s "vegetable retail price"
kaggle datasets download -d <user/dataset-name> -p workdir/.../attachments/external/kaggle --unzip
# HuggingFace
python -c "from datasets import load_dataset; ds = load_dataset('squad', split='train[:1%]')"
# UCI(直接 URL)
python -c "import pandas as pd; df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/...'); df.to_csv('workdir/.../attachments/external/uci/iris.csv', index=False)"
外部下载的数据放在:
workdir/{task_id}/attachments/external/<source>/<dataset>/
并在同目录写 SOURCES.md:
- 数据集名: <name>
- 来源: <kaggle url>
- License: <CC0 / CC-BY / Apache-2.0 / 其他>
- 下载时间: <ISO timestamp>
- 用途说明: <一句话>
| 情况 | 处理 |
|---|---|
| Kaggle token 未配置 | 提示用户 ~/.kaggle/kaggle.json 配置 |
| License 不允许商用 | 数据可用于学术建模报告;论文中标明出处 + license |
| 文件 > 1GB | coder 阶段用 chunksize 处理(参考 prompts/coder.md) |
| 网络受限 | 写诊断;建议用户手动下载放入 attachments/ |
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.
Use when EZ_math_model needs to convert paper.md to paper.docx, read a DOCX problem statement, preserve equations and tables, or package a modeling report as a Word document.
Use after EZ_math_model writer creates paper.md and before quality audit when a long modeling paper needs less AI-like prose while preserving formulas, data, citations, tables, and figures.