lix965996-art
lix965996-art/MMM
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npx skills add https://github.com/lix965996-art/MMM --skill comp-stats-topic命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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Use when main results pass result-to-claim (claim_supported=yes or partial) and ablation studies are needed for paper submission. Codex designs ablations from a reviewer's perspective, CC reviews feasibility and implements.
Analyze ML experiment results, compute statistics, generate comparison tables and insights. Use when user says "analyze results", "compare", or needs to interpret experimental data.
Search, download, and summarize academic papers from arXiv. Use when user says "search arxiv", "download paper", "fetch arxiv", "arxiv search", "get paper pdf", or wants to find and save papers from arXiv to the local paper library.
基于 SOC 职业分类
| name | comp-stats-topic |
| description | 统计建模大赛选题与数据规划。根据官方主题方向，自拟具体题目、设计研究方案、规划数据来源。Use when user says "统计建模选题", "stats topic", "自拟题目". |
| argument-hint | ["official-theme-direction"] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch, Agent |
根据官方主题方向进行选题和研究设计：$ARGUMENTS
统计建模大赛与数学建模竞赛不同：没有固定赛题，需自拟题目、自找数据，侧重统计方法规范性。
搜索相关热点和公开数据，提出 3-5 个候选题目，每个包含：研究问题、数据来源、统计方法、创新点、可行性。
公开数据源：国家统计局、中国知网、Wind、CSMAR、UCI、Kaggle、世界银行、WHO。
优先使用 user_data/ 中已有数据。
研究问题（2-3 个子问题）、研究设计（按题目类型调整）、论文结构规划。
根据题目类型选择研究设计框架：
因果推断类（DID/RDD/IV/政策评估/影响因素）：研究假设（H1/H2/H3）→ 变量定义（因变量/自变量/控制变量）→ 统计方法（描述性统计→回归分析→稳健性检验→异质性分析）
预测类（时序预测/需求预测/趋势预测）：预测目标定义 → 特征变量选择 → 模型候选列表（≥3 个模型）→ 评价指标（MAE/RMSE/MAPE/R²）→ 训练/验证/测试划分策略
分类/聚类类（用户画像/异常检测/模式识别）：分类/聚类目标定义 → 特征工程方案 → 模型候选列表 → 评价指标（Accuracy/F1/AUC/Silhouette）→ 交叉验证策略
综合评价类（效率评价/质量排名/指标体系）：评价对象与目标 → 指标体系层次结构 → 权重确定方法（AHP/熵权法/组合赋权）→ 综合评价模型（TOPSIS/灰色关联/DEA）
列出推荐的数据获取方式（网站名+具体数据集名），不写代码 — 代码由 comp-code 负责。
在输出前，读取图表范例文件了解统计建模获奖论文的图表分布：
# 1. 读图表范例和套餐（了解各方法类型推荐的图表组合）
cat _utils/figure_exemplars.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_exemplars.md
# 2. 读图表选择指南（了解每种图表的适用场景和数据特征匹配）
cat _utils/figure_style_guide.md 2>/dev/null || cat skills/shared-scripts/figure_style_guide.md
找到"统计建模大赛"部分的图表套餐，结合 figure_style_guide 的决策表，根据本选题的研究方法自主规划。
⛔ MANDATORY: 在 TOPIC_PLAN.md 中输出结构化的图表预规划清单。 后续 comp-code 和 paper-figure 都会读这个清单逐项生成和验证。
图表规划方法（按分析步骤推导，不要套固定模板）：
先读 figure_exemplars.md 中的"按研究方法的图表套餐"部分：
如果本选题的方法匹配某个套餐（A-F），以该套餐的必选项为基础，再根据具体选题增减
如果不匹配任何套餐，用下面的"数据形态推导法"
再读 figure_style_guide.md 的 "By data shape" 决策表，对每个分析步骤做推导：
| 你的分析步骤输出 | 对应的数据形态 | 推荐图表 |
|----------------|--------------|---------|
| 多个变量的时间趋势 | 时间×值 | 折线图 basic #3 |
| 变量间相关系数矩阵 | N×N 矩阵 | 聚类热力图 advanced #14 |
| 多模型在多指标上的数值 | 方法×指标矩阵 | 分组柱状图 basic #1 或 方法对比热力图 advanced #16 |
| 系数±标准误列表 | 系数+CI | 森林图 empirical #1 |
| 正负方向的效应值 | 正负差值 | 发散柱状图 advanced #20 |
| 多组的分布形态 | 多组连续值 | Ridgeline advanced #23 或 Grouped Violin advanced #24 |
| 地理空间数据 | 地理×值 | 地图热力图 competition #7 |
| 排名数据 | 名称×单一数值 | 棒棒糖图 advanced #1 |
| 模块增量贡献 | 步骤×增量 | Waterfall advanced #6 |
⛔ 每张图必须写明配方编号和选择理由，格式：
fig_xxx — 发散柱状图 (advanced #20) — 效应分解有正有负，发散柱状图能直观展示方向 — 章节: 实证结果
⛔ 配方编号是必填项！ 格式为 (类别 #编号)，如 (advanced #1)、(basic #3)、(empirical #1)、(competition #7)。系统会根据配方编号自动注入对应的代码模板到 Claude 的 prompt 中。如果不写配方编号，Claude 将无法获得配方代码，只能从零写图表脚本，质量无法保证。如果图表类型不在配方库中，写 (custom) 标注。
硬规则：
同一种图表类型不超过 3 次
每张图必须指定具体类型（不能写"分布图"，要写"Ridgeline Plot"或"核密度图"或"箱线图"）
至少 1 张 DrawIO 技术路线图（参考 drawio_rules.md 模板 A 三栏布局）
如果涉及空间数据，必须有空间分布地图
如果涉及模型对比（≥3个模型），至少用 2 种不同的对比图表类型
格式必须如下：
## 图表预规划
### PDF 图表清单（comp-code 负责生成）
- fig_xxx — [具体图表类型] ([类别 #编号]) — [展示什么数据/传达什么信息] — 章节: [目标章节]
- 示例: fig_coef — 森林图 (empirical #1) — 回归系数及置信区间 — 章节: 实证结果
- 示例: fig_rank — 棒棒糖图 (advanced #1) — 方法排名对比 — 章节: 模型对比
- ...（根据实际选题和研究方法自主规划，每张图必须带配方编号）
### LaTeX 表格清单（comp-code 负责生成）
- TABLE_xxx — [表格描述] — 章节: [目标章节]
- ...
### DrawIO 架构图清单（流程与架构图绘制步骤负责生成）
- DrawIO-1: 技术路线图 → fig_roadmap.drawio → 引言章节末尾 [必须]
- DrawIO-N: [其他按需] → [文件名] → [章节位置]
### TikZ 架构图清单（流程与架构图绘制步骤负责生成，需要精确连线或公式的图）
- tikz_xxx — [变量关系图/算法流程图等] — 章节: [目标章节] [按需]
### 图表多样性检查
[列出每种图表类型的使用次数，确认无重复超过 3 次]
总计: ~X PDF 图 + ~Y 表格 + Z DrawIO 图 + W TikZ 图
每个图表必须有：编号、文件名、具体类型、配方编号（如 advanced #1）、描述、目标章节。 这是后续所有步骤的合同。配方编号缺失会导致系统无法自动注入配方代码。
技术路线图用 DrawIO 生成（参考 drawio_rules.md 模板 A 三栏布局），其他需要精确连线或公式的图用 TikZ。
位置一：引言章节末尾 — DrawIO 技术路线图（必须）
展示整个研究的逻辑链路（按题目类型调整）：
因果推断类：问题提出→文献梳理→假设建立→数据收集→实证分析→稳健性检验→结论
预测类：问题提出→文献梳理→数据采集→特征工程→模型构建→模型对比→预测应用→结论
分类/聚类类：问题提出→文献梳理→数据采集→特征工程→模型训练→结果评估→模型解释→结论
综合评价类：问题提出→文献梳理→指标构建→权重确定→综合评价→结果分析→对策建议→结论
让评审一眼看清研究的整体设计
三栏布局：左栏阶段标签 + 中栏虚线框内容 + 右栏研究方法
位置二：数据与方法章节 — TikZ 分析框架图（可选，需要精确连线时用 TikZ）
展示变量关系和分析路径：自变量→中介变量→因变量的路径，标注假设 H1/H2/H3
如果有 DID/RDD 等因果推断设计，画出识别策略示意图
保存到 TOPIC_PLAN.md：选题理由、研究设计、数据规划、统计方法、论文结构、图表预规划。
题目要具体（不能太宽泛）
数据要可得（优先有公开数据的题目）
方法要规范（假设检验、模型诊断是评审重点）
创新点要明确
查重风险：不能照搬已有论文
⛔ 主输出文件：TOPIC_PLAN.md。不要在根目录写额外报告
⛔ Markdown 中的 LaTeX 公式：$$ 块级公式单独成行且前后空行，行内用 $...$，多行环境用块级，避免 \text{} 包裹中文