[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-80760":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":10,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":23,"hasPages":21,"topics":24,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":31,"readmeContent":32,"aiSummary":33,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":34,"lastSyncTime":35,"discoverSource":36},80760,"math-modeling-skills","Lupynow\u002Fmath-modeling-skills","Lupynow","数学建模竞赛完整工具链：从拿到赛题到交出论文，一条龙解决。  覆盖 国赛 CUMCM（A\u002FB\u002FC） 和 美赛 MCM\u002FICM（A-F） 全部题型。","",null,"Python",84,3,40,0,1,23,44,8,1.81,false,"main",true,[25,26,27,28,29,30],"claude-code","claude-skill","cumcm","mathematical-modeling","mcm-icm","paper-writing","2026-06-12 02:04:06","# Math Modeling Skills\n\n> 数学建模竞赛完整工具链：从拿到赛题到交出论文，一条龙解决。\n\n覆盖 **国赛 CUMCM（A\u002FB\u002FC）** 和 **美赛 MCM\u002FICM（A-F）** 全部题型。\n\n规则和模板基于 **150+ 篇获奖论文**（国赛一等 + 美赛 O\u002FF 奖，2018-2025）的系统分析提炼。\n\n---\n\n## 两个 Skill\n\n### `math-modeling-solver` — 解题\n\n拿到题目不知道怎么下手？solver 帮你五步走到代码。\n\n| 功能 | 能力 |\n|------|------|\n| 问题拆解 | 自动判定 12 种数学本质类型（预测\u002F优化\u002F机理\u002F网络科学\u002F生态\u002F博弈...），含文献检索关键词生成 |\n| 文献检索 | 阶段1.5：拆题后先搜文献，用学术证据支撑模型选择，标注期刊含金量 |\n| 模型匹配 | 95+ 场景决策矩阵，每个场景给出首选模型 + 备选 + 边界条件 + 文献支撑 |\n| Cookbook | 8 本算法手册（优化\u002FML\u002F评价\u002F机理\u002F统计\u002F网络\u002F聚类\u002F博弈论） |\n| 代码模板 | 22 个 Python + 7 个 MATLAB 可运行模板，含问题适配注释 |\n| Playbook | 12 本完整例题走通（国赛 9 + 美赛 3），拆题到代码全流程 |\n| 美赛专项 | 模型命名策略、Memo\u002FLetter 框架、Our Work 流程图设计 |\n\n### `math-modeling-paper` — 写作\n\n建模做完了不会写论文？paper 帮你从空白页到排版完成。\n\n| 功能 | 能力 |\n|------|------|\n| 结构模板 | 国赛\u002F美赛双赛道标准结构 |\n| 摘要指导 | 中英双语模板 + 获奖实例 |\n| 文献查阅 | 检索策略、期刊含金量分级（SCI Q1-Q4 + 中文核心）、引用格式速查（GB\u002FT 7714\u002FAPA\u002FIEEE）、参数溯源 |\n| 题型策略 | A\u002FB\u002FC\u002FD\u002FE\u002FF 六题型差异化写作策略 |\n| 模型检验 | 灵敏度分析\u002F误差分析\u002F鲁棒性检验方法论 |\n| 图表代码 | 六种流程图风格 + 数据图\u002F伪代码规范 + 附录要求 |\n| 句式库 | 中英双语学术句式，按章节组织 |\n| Memo\u002FLetter | 美赛 B-F 题一页 Memo\u002FLetter 格式模板 |\n| 排版检查 | LaTeX\u002FWord 检查清单 |\n\n---\n\n## 安装\n\n### 方式一：`npx skills add`（推荐）\n\n```bash\n# 安装全部两个 skill\nnpx skills add Lupynow\u002Fmath-modeling-skills --skill '*'\n\n# 或单独安装\nnpx skills add Lupynow\u002Fmath-modeling-skills --skill math-modeling-solver\nnpx skills add Lupynow\u002Fmath-modeling-skills --skill math-modeling-paper\n```\n\n### 方式二：手动安装\n\n```bash\n# 1. 克隆到临时目录\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLupynow\u002Fmath-modeling-skills.git \u002Ftmp\u002Fmath-modeling-skills\n\n# 2. 将 skills\u002F 下的子目录移到 Claude Code 的 skills 目录\nmv \u002Ftmp\u002Fmath-modeling-skills\u002Fskills\u002Fmath-modeling-solver ~\u002F.claude\u002Fskills\u002F\nmv \u002Ftmp\u002Fmath-modeling-skills\u002Fskills\u002Fmath-modeling-paper ~\u002F.claude\u002Fskills\u002F\n\n# 3. 清理\nrm -rf \u002Ftmp\u002Fmath-modeling-skills\n```\n\n> **为什么不能直接 clone？** Claude Code 只会扫描 `~\u002F.claude\u002Fskills\u002F\u003Cname>\u002FSKILL.md`（一层目录），仓库的 `skills\u002F` 目录是给 `npx skills` CLI 识别用的。\n\n重启 Claude Code，两个 skill 自动加载。\n\n---\n\n## 工作流\n\n```\n拿到赛题\n  |\n  v\nmath-modeling-solver\n  |-- 阶段1: 拆题分析（12 种问题类型判定 + 检索关键词生成）\n  |-- 阶段1.5: 文献检索（搜索类似问题的已有解法，提取方法证据）\n  |-- 阶段2: 模型匹配（查决策矩阵 + 文献支撑 + 加载 Cookbook）\n  |-- 阶段3: 算法展开 + 代码生成（加载模板填入参数）\n  |-- 阶段4: 论文衔接 -> 输出 [PAPER_READY] 草稿片段\n  |\n  v\nmath-modeling-paper\n  |-- Step 0: 检测 [PAPER_READY] 信号\n  |-- Step 1: 确定比赛类型和写作阶段\n  |-- Step 2: 加载对应指南（含文献综述写作）\n  |-- Step 3: 逐章写作指导\n  |\n  v\n交卷\n```\n\n---\n\n## 文件结构\n\n```\nmath-modeling-skills\u002F\n|-- README.md\n|-- skills\u002F\n    |-- math-modeling-paper\u002F\n    |   |-- SKILL.md\n    |   |-- references\u002F\n    |       |-- abstract-writing.md        (摘要模板 + 获奖实例)\n    |       |-- common-phrases.md          (中英学术句式库)\n    |       |-- cumcm-guide.md             (国赛各章节写法)\n    |       |-- figure-and-code-guide.md   (图表\u002F代码\u002F伪代码规范)\n    |       |-- literature-review.md       (文献检索 + 综述写作 + 引用格式)\n    |       |-- mcm-icm-guide.md           (美赛各章节写法)\n    |       |-- memo-writing.md            (美赛 Memo\u002FLetter)\n    |       |-- model-validation.md        (模型检验方法大全)\n    |       |-- problem-type-strategies.md (A-F 题型策略)\n    |-- math-modeling-solver\u002F\n        |-- SKILL.md\n        |-- references\u002F\n            |-- problem-decomposition.md     (拆题方法论)\n            |-- model-selection-matrix.md    (95+ 场景决策矩阵)\n            |-- paper-bridge.md              (论文衔接规则)\n            |-- mcm-specific-guide.md        (美赛专项指南)\n            |-- cookbook-optimization.md     (优化：GA\u002FPSO\u002FSA\u002FLP\u002FDP)\n            |-- cookbook-ml.md               (ML：XGBoost\u002FRF\u002FSVM\u002FNN)\n            |-- cookbook-evaluation.md       (评价：TOPSIS\u002FAHP\u002F熵权\u002F模糊)\n            |-- cookbook-mechanistic.md      (机理：热传导\u002FODE\u002F几何\u002F光学)\n            |-- cookbook-statistical.md      (统计：假设检验\u002FANOVA\u002F蒙特卡洛)\n            |-- cookbook-network.md           (图论：网络流\u002F最短路径\u002F中心性)\n            |-- cookbook-clustering.md        (聚类：层次\u002FK-Means\u002FDBSCAN\u002FGMM)\n            |-- cookbook-game-theory.md       (博弈：Nash\u002F演化\u002FStackelberg)\n            |-- code-templates\u002F              (29 个可运行模板)\n            |-- playbooks\u002F                   (12 本端到端例题)\n```\n\n---\n\n## 搭配 Skill\n\n| Skill | 用途 |\n|-------|------|\n| `nature-figure` | 科研级图表 |\n| `nature-polishing` | 美赛英文润色 |\n| `xlsx` | 数据清洗分析 |\n| `docx` | Word 排版输出 |\n| `pdf` | PDF 合并导出 |\n\n---\n\n## License\n\nMIT\n\n---\n\n## 支持\n\n如果这套 skill 对你的竞赛有帮助，欢迎随缘支持一下~\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"assets\u002Fwechat-donate.png\" alt=\"微信赞赏码\" width=\"240\">\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## 💬 想说的话\n\n项目会长期免费维护，大家正常使用就好。\n\n很多朋友还是学生党，所以完全不需要有任何\"必须打赏\"的压力。\n\n如果这些内容刚好帮你节省了一些时间、解决了一点问题，\n又恰好想请作者喝杯咖啡，那我会非常开心 ☕\n\n你的支持会用于：\n\n- 持续更新内容\n- 服务器与工具费用\n- 熬夜写文档时的续命奶茶（认真）\n\n无论是否赞赏，都非常感谢你的关注与支持 ❤️\n\n---\n\n## 更新记录\n\n**v1.3.1** (2026-05-27)\n- 阶段 1.5 文献检索\u002F综述从可选改为强制，删除「用户可跳过」退路\n- `literature-review.md` 升为必读\n\n**v1.3.0** (2026-05-26) — 文献查阅闭环\n- 新增 `literature-review.md`：检索策略、期刊分级（SCI Q1-Q4 + 中文核心）、引用格式速查（GB\u002FT 7714 \u002F APA \u002F IEEE）、参数溯源\n- 3 本新 Cookbook：网络（图论\u002F网络流\u002F中心性）、聚类（层次\u002FK-Means\u002FDBSCAN\u002FGMM）、博弈论（Nash\u002F演化\u002FStackelberg）\n- 1 本新 Playbook：几何\u002F运动学（板凳龙螺线 + 定日镜光学）\n- MATLAB 模板 +2（SA + Monte Carlo），总数 7\n- solver 新增阶段 1.5：拆题 → 搜文献 → 证据支撑模型推荐\n- 模型推荐输出增加文献证据维度 + 期刊含金量标注\n\n**v1.2.x** (2026-05-25) — 防同质化 + solver 发布\n- 模型选择防同质化：候选模型 A\u002FB 替代首选\u002F备选，每子问题至少 2 个候选，新增冲突裁决规则\n- 句式库去模板化：从 51 篇获奖论文提取真实句式，每句 3-6 种变体\n- 11 个 Playbook 标题改为「解题示例（一种可行路径）」\n- 流程图从单一风格扩展为 6 种可选框架\n- **`math-modeling-solver` 正式发布**：12 种问题类型判定 + 95+ 场景决策矩阵 + 8 Cookbook + 12 Playbook + 22 Python + 7 MATLAB 模板\n\n**v1.2.0** (2026-05-24)\n- 基于 80 篇美赛 2024-2025 O 奖论文系统修订，论文基准升至 150+\n- 新增 `memo-writing.md`：美赛 B-F 题一页 Memo\u002FLetter 指导\n- 修正：灵敏度 2-4 页 → 1-3 页；参考文献 ≥8 → ≥5；AI Report 强制 → 约 37%\n- Our Work 流程图从推荐升级为近乎必须；新增模型命名策略\n- D\u002FE\u002FF 题型策略补全\n\n**v1.1.0** (2026-05-24)\n- 基于 50+ 篇获奖论文（2018-2024）大幅修订\n- 新增 `problem-type-strategies.md`（A\u002FB\u002FC 题型策略）+ `figure-and-code-guide.md`（图表\u002F伪代码规范）\n- 修正：摘要 1000 → 500-800 字；模型检验从独立章节 → 嵌入子问题模式；参考文献数下调\n\n**v1.0.0** (2026-05-23)\n- `math-modeling-paper` 初始发布，基于 30+ 篇获奖论文\n- 覆盖国赛 + 美赛，含结构模板、摘要指南、模型检验、中英句式库\n\n---\n\n## License\n\nMIT\n","Lupynow\u002Fmath-modeling-skills 是一个专为数学建模竞赛设计的工具链，覆盖了从题目分析到论文提交的全过程，适用于国赛CUMCM（A\u002FB\u002FC）和美赛MCM\u002FICM（A-F）所有题型。该项目基于对150多篇获奖论文的系统分析提炼而成，提供了两个核心功能模块：`math-modeling-solver` 和 `math-modeling-paper`。前者通过问题拆解、文献检索、模型匹配等步骤帮助用户快速定位合适的数学模型并生成代码模板；后者则专注于论文写作，提供结构模板、摘要指导、文献查阅策略以及图表规范等支持，确保文档的专业性和可读性。该工具非常适合参与数学建模竞赛的学生团队使用，能够显著提高准备效率与作品质量。",2,"2026-06-11 04:01:55","CREATED_QUERY"]