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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。
中英文文献支持的数学建模思路生成 Skill。用于在用户给出数学建模题目、赛题背景、数据字段、问题列表或已有建模思路时,先复用原数学建模 skills 的题目拆解和多路线评分流程,再生成中英文文献检索策略、整理文献证据,并输出可写入论文“文献综述、模型依据、方法选择、创新点说明”的主路线、备选路线与融合路线证据报告。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | math_modeling_quality_review_skill |
| description | 数学建模方案、文献证据、代码图表和论文表达的质量审稿与完整性门槛 Skill。用于模拟多视角审查、反方质询、修改追踪和最终提交前质量 gate。 |
本 Skill 用于对已经形成的数学建模方案进行最终审查,覆盖多视角审稿、反方质询、完整性 gate 和修改追踪矩阵,作为数学建模竞赛可用的质量控制模块。
本 Skill 不负责从零生成建模路线,而是在已有候选路线、主路线、备选路线、融合路线、文献依据、代码计划和图表方案基础上,检查其是否可信、可写、可复现、可提交。所有正式建模方案均应完成多路线硬筛和评分。
用户提出以下请求时启用:
| 维度 | 核心问题 | 典型风险 |
|---|---|---|
| 题意 | 是否逐问回答题目,输出是否对应要求 | 模型很复杂但没有回答问题 |
| 数据 | 数据字段、样本量、时间跨度是否支撑模型 | 指标无法构造、样本过小、信息泄漏 |
| 方法 | 模型是否适配任务,假设是否可接受 | 任务类型和模型错配 |
| 验证 | 是否有误差、稳健性、敏感性或可行性检查 | 只有结果,没有验证 |
| 文献 | 文献是否真实、相关、能支撑该环节 | 背景文献被写成模型依据 |
| 创新 | 创新是否服务问题、可落地、可降级 | 模型堆砌、伪创新 |
| 图表 | 图表是否由 Python 或可编辑 SVG 生成脚本复现,字体和图例是否规范 | 截图、Excel 手工图、字体不统一 |
| 表达 | 结论边界是否清楚 | 把相关写成因果,把预测写成机制 |
以下任一项不通过时,不建议进入最终提交:
每次更新 skills 后,必须调用 skills/04_quality_review/directory_structure_review.md。
审查对象包括:
workflow/ 中的流程与材料契约重复。core/ 与正式 skill 的规则复写。skills/ 内部职责重叠。checklists/ 是否保持五类 gate 结构,且没有重新碎片化或写成方法论。templates/ 与 prompts/ 是否互相复制。SKILL.md、README.md、manifest.json、CHANGELOG.md 的引用是否同步。目录结构审查必须输出:保留、合并、压缩为索引、移动、重命名、归档、删除建议,以及结构健康评分。
复杂交付、代码修复、可视化输出和 skills 更新任务,在声明完成前必须读取 verification_before_completion.md。若出现报错、口径冲突、样本异常或 manifest 冲突,先读取 systematic_debugging.md 进行根因定位。
当任务涉及新增、修改、合并、归档或吸收外部方法论时,除目录结构审查外,还必须读取:
core/11_skill_evolution_protocol.md
→ examples/skill_update_evidence_template.md
→ skills/04_quality_review/empirical_skill_validation.md
→ scripts/validate_skill_update.py
审查重点是:更新证据是否充分、候选方案是否比较、规则是否泛化、是否避免过拟合单一任务、是否通过 manifest/目录/skill 更新三项检查。