[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-79948":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":10,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":9,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":23,"hasPages":21,"topics":24,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":42,"readmeContent":43,"aiSummary":44,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":12,"lastSyncTime":45,"discoverSource":46},79948,"mathmodel-skill","handsomeZR-netizen\u002Fmathmodel-skill","handsomeZR-netizen","三竞赛 (CUMCM\u002FMCM\u002F电工杯) 数学建模 skill — harness-agnostic, 同时支持 Claude Code 与 Codex CLI, 全程问答式 (Friendly Mode), 10 阶段 + 4 反馈层 + per-Qi 加权聚合 + 题型 dim 加权 + empirical 实测分位锚定",null,"Python",102,2,79,3,0,8,13,21,24,63.03,false,"main",true,[25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41],"agents-md","claude-code","claude-skill","codex-cli","cumcm","diangong","friendly-mode","harness-agnostic","icm","latex","math-competition","math-modeling","mathematical-contest-in-modeling","mathematical-modeling","mcm","python","workflow","2026-06-12 04:01:26","# mathmodel-skill (v6.0.0)\n\n> 面向 CUMCM (国赛) \u002F MCM·ICM (美赛) \u002F 电工杯 三类数学建模竞赛的 10 阶段工程化流程。**全程问答式**——用户只需回答编号问题, 不必手敲 bash \u002F python \u002F json。同时支持 **Codex** 与 **Claude Code**, 状态文件跨 harness 互通。带 4 层反馈、跨阶段一致性回检、终局多视角评审、题型差异化加权、实测分位锚定打分。\n\n[![Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-v6.0.0-blueviolet)](#开发日志)\n[![Claude Code](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FClaude%20Code-Skill-FF6B35)](https:\u002F\u002Fdocs.claude.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code\u002Foverview)\n[![Codex](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCodex-AGENTS.md-10A37F)](.\u002FAGENTS.md)\n[![Codex Skill](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCodex-Skill%20%2B%20Plugin-10A37F)](.\u002F.codex-plugin\u002Fplugin.json)\n[![Friendly Mode](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FUX-问答式-success)](#怎么用)\n[![Stages](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fstages-10-blue)](.\u002FSKILL.md)\n[![Feedback Layers](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Ffeedback%20layers-4-green)](.\u002Freferences\u002Ffeedback_layer1_critic.md)\n[![Modes](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fmodes-fast%20%7C%20standard%20%7C%20championship-9cf)](.\u002FSKILL.md)\n[![Competitions](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcompetitions-CUMCM%20%7C%20MCM%20%7C%20Diangong-orange)](.\u002Fcompetitions\u002F)\n[![Distilled From](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCUMCM%20baked-91%20papers%20%282023--2025%29-orange)](.\u002Fcompetitions\u002Fcumcm\u002Fempirical.json)\n[![MCM Diangong](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMCM%20%26%20Diangong-seed%20v0.1-yellow)](.\u002Fcompetitions\u002Fmcm\u002FREADME.md)\n[![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.9%2B-3776AB?logo=python&logoColor=white)](.\u002Ftemplates\u002Fshared\u002Frequirements.txt)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-lightgrey)](#license)\n\n---\n\n## 这是什么\n\n数学建模竞赛是 3-4 天完成 1 篇 25-40 页论文的紧迫工程, 流程从选题、建模、求解、灵敏度到写作很容易在某一环悄悄崩。这套 skill 把每个阶段的检查项、典型反模式、跨阶段一致性约束固化下来, 让大模型按固定流程跟使用者一起走, 减少返工。\n\n**v6 起三条设计**:\n- **Codex-native packaging** — 按 OpenAI Codex Skills \u002F AGENTS.md \u002F Plugins 的官方形态补齐 `agents\u002Fopenai.yaml` 与 `.codex-plugin\u002Fplugin.json`, 适合放入 `$HOME\u002F.agents\u002Fskills\u002F` 或项目 `.agents\u002Fskills\u002F`。\n- **全程问答式 (Friendly Mode)** — 关键决策 (选题\u002F选模型\u002Fverdict\u002Frefine) 全部以编号选项呈现, 用户输入 1-4 即可推进, 全程不需要手敲 bash \u002F python \u002F json。每个问题都有 \"让我决定 (推荐 X)\" 兜底, 完全无脑也能跑通。\n- **harness-agnostic** — 同一份 skill, **Codex** 通过 skill 目录 \u002F `AGENTS.md` \u002F plugin 入口, **Claude Code** 通过 `SKILL.md` 入口, 状态文件 `cwd\u002Fstate\u002Fdecision_log.json` 跨 harness 互通。Day 1 在 Codex 跑 stage 0-2, Day 2 切回 Claude Code 接着 stage 3+, 完全不丢状态。\n\n它不替选题、不替建模、不保证拿奖。**作用是把节奏卡住, 把容易忘的细节固化, 把别人论文里反复出现的句式与命名提取出来供模仿。**\n\n蒸馏内容来源:\n- CUMCM: 91 篇真国赛 2023-2025 获奖论文自动烘焙 (`empirical.json` 含 11 维 p25\u002Fp50\u002Fp75 实测分位)\n- MCM\u002FICM: 基于 COMAP 公开 scoring rubric + Outstanding Winner 公开模式手写, **seed v0.1**\n- 电工杯: 基于历年题量 + 公开评审标准估算, **seed v0.1**\n\n---\n\n## 支持的竞赛\n\n| 竞赛 | 时长 | 语言 | LaTeX | 子问数 | 数据状态 |\n|------|------|------|-------|--------|---------|\n| **CUMCM 国赛** | 72h | 中文 | xelatex \u002F cumcmthesis | 3-5 | stable (91 篇真烘焙) |\n| **MCM\u002FICM 美赛** | 96h | English | pdflatex | 3-6 | seed v0.1 (公开评审标准 + 教材共识) |\n| **电工杯** | 72h | 中文 | xelatex \u002F ctex | 6-8 | seed v0.1 (历年题量估算) |\n\n切换方式: stage 0 kickoff 第一问选竞赛 → 自动写入 `decision_log.competition` → 后续阶段从 `competitions\u002F\u003Ccomp>\u002F` 加载对应 winning_patterns \u002F phrase_bank \u002F anti_patterns \u002F abstract_template \u002F paper_skeleton。\n\n---\n\n## 怎么用\n\n### Claude Code\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FhandsomeZR-netizen\u002Fmathmodel-skill.git ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fmathmodel-skill\npip install -r ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fmathmodel-skill\u002Ftemplates\u002Fshared\u002Frequirements.txt\n```\n\n启动 Claude Code, 跟 Claude 说\"开始建模\"或\"打 mcm\"。\n\n### Codex (推荐 V6 安装)\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FhandsomeZR-netizen\u002Fmathmodel-skill.git ~\u002F.agents\u002Fskills\u002Fmathmodel-skill\npip install -r ~\u002F.agents\u002Fskills\u002Fmathmodel-skill\u002Ftemplates\u002Fshared\u002Frequirements.txt\ncd \u003Cyour-team-workspace>\ncodex\n```\n\n跟 Codex 说\"开始建模\"或显式说\"使用 `$mathmodel-skill` 开始建模\"。Codex 会按 skill metadata 触发 `SKILL.md`; 如果当前 workspace 也有 `AGENTS.md`, Codex 会把它作为项目级 instructions 叠加。\n\n项目级安装也可以:\n\n```bash\nmkdir -p .agents\u002Fskills\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FhandsomeZR-netizen\u002Fmathmodel-skill.git .agents\u002Fskills\u002Fmathmodel-skill\n```\n\nCodex 没有原生选项 UI 时, skill 自动回退成 markdown 编号列表 (`1) ... 2) ... 4) 让我决定 (推荐 X)`), 你回数字即可。\n\n### Codex Plugin 分发\n\nV6 已包含 `.codex-plugin\u002Fplugin.json`, 可作为 Codex plugin 形式分发。该 manifest 按官方结构指向 `.\u002Fskills\u002F`, 其中 `skills\u002Fmathmodel-skill\u002FSKILL.md` 是薄 shim, 会继续加载根目录主 `SKILL.md`。GitHub Release 源码包即可作为云端分发物。\n\n### OpenAI 官方文档对齐点\n\n- [Codex 按层级读取 `AGENTS.md`](https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fguides\u002Fagents-md), 用于项目级 instructions。\n- [Codex Skills](https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fskills) 使用 `SKILL.md` frontmatter description 做触发, `agents\u002Fopenai.yaml` 做 UI 元数据。\n- [Codex Plugins](https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fplugins) 可以声明并分发 skills, 适合团队复用。\n- 后续维护 OpenAI\u002FCodex 相关规则时, 优先用 [OpenAI Docs MCP](https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Flearn\u002Fdocs-mcp) 或 OpenAI 官方文档核对。\n\n### 之后的事\n\n第一次会问 5 个问题 (竞赛、题号、队员、截止、PDF), 然后从 Stage 0 开始走。每个 stage 的关键决策点都会以编号问答呈现; 想偷懒就一直选\"让我决定 (推荐 X)\", 也能跑通。\n\n**跨 harness 接力**: 状态全部在 `cwd\u002Fstate\u002Fdecision_log.json`, 队友换 harness 接着跑不丢进度。详见 [`references\u002Fharness_compat.md`](.\u002Freferences\u002Fharness_compat.md)。\n\n---\n\n## 结构\n\n```\nSKILL.md                       # Claude Code 入口, 三竞赛矩阵 + 加载协议 + verdict 定义\nAGENTS.md                      # Codex 项目级 instructions, 指向 SKILL.md + 说明 harness 差异\nagents\u002Fopenai.yaml             # Codex skill UI 元数据 + 默认 prompt\n.codex-plugin\u002Fplugin.json      # Codex plugin 分发 manifest\nskills\u002Fmathmodel-skill\u002F        # Codex plugin 官方 skills\u002F 布局 shim\nREADME.md                      # 当前文件\ncompetitions\u002F                  # 竞赛特化层\n  cumcm\u002F                       # 91 篇真烘焙: empirical.json + 蒸馏 markdown\n    winning_patterns.md\n    phrase_bank.md\n    anti_patterns.md            # 32 条\n    distilled_*.md              # 4 份蒸馏: 段落 \u002F 命名 \u002F 结构 \u002F 格式\n    empirical.json              # p25\u002Fp50\u002Fp75 进入 L1 critic prompt\n    abstract_template.md        # 5 段式 + 完整示例\n    paper_skeleton.md           # 22-25 页骨架\n    rubric_overlay.json         # 国赛特化 dim\n    topic_specs.json            # A-E + task_type 映射\n  mcm\u002F                         # SEED v0.1 - 1-page summary + Letter\n    (同结构, 加 SEED 标记)\n  diangong\u002F                    # SEED v0.1 - 工程导向, 6-8 子问\n    (同结构, 加 SEED 标记)\nreferences\u002F                    # 通用层 (跨竞赛共享)\n  stage_00 ~ stage_09           # 10 阶段细则 (含 YAML frontmatter)\n  feedback_layer1 ~ 4           # 自评 \u002F 跨阶段回检 \u002F 5 视角 panel \u002F 防 gaming\n  rubrics.md                    # 评分量表 (与 SKILL.md verdict 三处统一)\n  model_catalog.md              # 60+ 模型按 10 类 + 历年题速查\n  harness_compat.md             # Claude Code \u002F Codex 适配协议 (问答式 + state 互通)\ntemplates\u002F\n  latex\u002F{cumcm,mcm,diangong}\u002F   # 各竞赛 LaTeX 模板\n  shared\u002F                       # 跨竞赛通用\n    decision_log.json           # 跨阶段状态 schema (含 v3.0 三新字段)\n    assumption_table.md\n    notation_table.md\n    sensitivity_table.md\n    code_starter\u002F               # Python 起手代码 (优化\u002F预测\u002F评价\u002F分类\u002F仿真)\n    requirements.txt\nconfig\u002F\n  dim_weights.json              # 三竞赛 × 题型 × stage × dim → 权重表\nscripts\u002F\n  score_artifact.py             # L1 评分 + verdict 重算 + empirical 注入 + per-Qi 聚合 + 题型加权\n  extract_diff.py               # section-level patch 精修 (省 60% token)\n  render_paper.py               # md → tex → pdf 三竞赛分支 (xelatex\u002Fpdflatex)\n  ingest_papers.py              # PDF 烘焙 (cumcm 蒸馏后已存档; 后续 mcm\u002Fdiangong 可用)\ntests\u002Ffixtures\u002F                 # score_artifact 单元测试样本\n```\n\n---\n\n## 设计选择\n\n- **Codex-native packaging (v6)**: `SKILL.md` 仍是主 workflow, `agents\u002Fopenai.yaml` 提供 Codex UI 元数据, `.codex-plugin\u002Fplugin.json` + `skills\u002Fmathmodel-skill\u002F` 提供 plugin 分发入口, `AGENTS.md` 只保留项目级 harness shim.\n- **Friendly Mode 优先**: 关键决策必须以编号选项呈现, 每问都有 \"让我决定 (推荐 X)\" 兜底. 用户不必读 stage 文档, 不必编辑 json, 不必敲 bash. 目标是把\"工程化流程\"对用户的认知负担降到最低.\n- **harness-agnostic**: skill 目录 \u002F AGENTS.md \u002F plugin \u002F SKILL.md 多入口, decision_log.json 跨 harness 互通. 团队成员可以混用 Claude Code 与 Codex 接力打比赛.\n- **10 阶段 \u002F 4 反馈层 \u002F 3 模式 \u002F 3 竞赛 \u002F 2 harness 正交组合**: 每个轴向独立, 组合矩阵 ≥ 72 种行为. 切 harness 不影响 mode, 切竞赛不影响反馈层, 反之亦然.\n- **评分锚定实测分位** (cumcm): 91 篇 p25\u002Fp50\u002Fp75 直接进入 L1 Critic prompt 的 evidence 字段, 而非\"推荐 600-900 字\"这种估计值\n- **Stage 5 per-Qi 加权聚合** (v3.0): 单 Qi 弱不再被全 stage 平均掩盖. `pass_with_review` 与 `refine_partial` 两个新 verdict 实现差异化降级 — Q2 单独 refine 不重做 Q1\u002FQ3, 节省 ~60% 时间\n- **题型 dim 权重**: A 优化题强化模型 dim, C 数据题强化统计\u002F灵敏度, MCM 全题型强化 communication, F 政策题加权 Letter. 权重 clamp [0.7, 1.5] 防过激.\n- **路径协议严格**: `\u003Cskill>\u002F` 内文件用 skill 相对路径, 用户产物 (state\u002Fresults\u002Ffigures\u002Fpaper_workspace) 用 cwd 相对路径, 三竞赛特化文件用 `competitions\u002F\u003Ccomp>\u002F` 通配. **harness 无关**.\n- **token 纪律**: section-level patch 精修, references\u002Fcompetitions 懒加载, decision_log 持久化, 早退阈值 (iter-1 全维 ≥9 即跳)\n\n## 不做的事\n\n不替选题、不替建模、不保证拿奖。蒸馏内容仅作模仿模板, MCM 与电工杯 seed v0.1 准确性低于 cumcm, 文件头部均有 SEED 标记。\n\n---\n\n## 实测\n\n| 模式 | Token | 耗时 | 适用 |\n|------|-------|------|------|\n| fast | ≤ 50k | ~30 min | 选题试跑 \u002F sanity check |\n| standard (默认) | ≤ 200k | ~6h | 主流程 |\n| championship | ≤ 500k | ~12h | 提交前最后冲刺 (含 L3 panel + L4 校准 + red-team) |\n\n实测 cumcm fast 模式跑通一次约 30 min, 含 cwd\u002Fstate\u002Fdecision_log.json 写入和 panel 串行 5 视角. mcm 模式 1-page summary 与 Letter 部分需手工打磨, 自动产出仅作骨架.\n\n---\n\n## 数据来源\n\n**CUMCM 91 篇真烘焙**:\n- 教育部\"中国大学生在线\"数学建模论文展廊 (2023-2025, 32 篇)\n- GitHub `zhanwen\u002FMathModel\u002F国赛论文\u002F2023年优秀论文\u002F` (58 篇, A-F 全)\n- GitHub `Jackyleo-Zhao\u002Fcumcm-2025` (1 篇国二 C 题)\n- 烘焙时间 2026-05-05; 91 篇 PDF 已存档不读, 仅蒸馏 markdown 与 `empirical.json`\n\n**MCM\u002FICM seed v0.1**:\n- COMAP 官方 scoring rubric (公开) + Outstanding Winner press release 总结段落\n- *MCM Tutorial* (Frank Giordano) 等已发表备赛教材共识\n\n**电工杯 seed v0.1**:\n- 电工杯官网历年题目题量分析\n- 中国电机工程学会公开论文评审标准 (工程类)\n\n---\n\n## 开发日志\n\n- V1: 初次搭建, 10 阶段 + 4 反馈层\n- V2: 审计修了 20 条 (协议矛盾、schema 漂移、脚本 bug)\n- V3: 模板瘦身 + 91 篇 PDF 蒸馏成 4 份 markdown 后删除 PDF (释放 494MB)\n- V4: 三竞赛通用化 (`competitions\u002F{cumcm,mcm,diangong}\u002F`); 评分系统升级 — empirical 真正进入 L1 prompt; Stage 5 per-Qi 加权聚合 + 差异化降级 (`pass_with_review` \u002F `refine_partial` 两个新 verdict); 题型 dim 权重 (`config\u002Fdim_weights.json`); SKILL.md 由 9k 字节瘦身到 ≤ 6k.\n- V5: harness-agnostic — 新增 `AGENTS.md` 作为 Codex CLI 入口, `references\u002Fharness_compat.md` 定义跨 harness 行为约定, `decision_log.json` 跨 Claude Code \u002F Codex CLI 互通. Friendly Mode — 所有关键决策点 (选题\u002F选模型\u002Fverdict\u002Frefine 决策) 强制问答式 (编号选项 + \"让我决定\" 兜底), 用户不再需要手敲 bash \u002F python \u002F 编辑 json. stage_00 \u002F stage_01 \u002F stage_05 已落实问答式样板, 其余 stage 由 SKILL.md 顶层协议统一约束.\n- **V6 (current)**: Codex-native packaging — 按 OpenAI Codex Skills \u002F AGENTS.md \u002F Plugins 官方形态补齐 `agents\u002Fopenai.yaml`、`.codex-plugin\u002Fplugin.json` 与 `skills\u002Fmathmodel-skill\u002F` plugin shim, README 改为 `.agents\u002Fskills\u002F` 安装方式, `AGENTS.md` 降级为项目级 instructions shim, `references\u002Fharness_compat.md` 同步 Codex skill \u002F plugin 发现协议. 运行时 workflow、评分脚本与 `decision_log.json` schema 保持兼容.\n\n---\n\n## License\n\nMIT. 蒸馏出的 markdown 是从公开论文统计模式与改写而来, 不含原文。\n\n---\n\n学生作品, 发现 bug \u002F 建议欢迎开 issue。\n","mathmodel-skill 是一个面向 CUMCM（国赛）、MCM·ICM（美赛）和电工杯三类数学建模竞赛的工程化流程工具。项目通过10个阶段和4层反馈机制，以全程问答式交互帮助用户高效完成竞赛任务，无需手动编写代码或配置文件。它支持Codex和Claude Code两种平台，并且状态文件跨平台互通，确保了工作的连续性。此工具特别适合需要在短时间内完成高质量论文写作的参赛团队使用，能够有效减少返工，固化关键决策点和一致性检查，从而提升整体工作效率。","2026-06-11 03:58:39","CREATED_QUERY"]