Cumcm Visualization
为 CUMCM 及其他数学建模竞赛或项目规划、生成并审校模型框架图、算法流程图与结果可视化；默认输出 PNG，逻辑图可用 Visio 并保留 VSDX，数据图保留可复现代码。适用于论文配图、模型解释、算法展示、结果比较和稳健性验证；不用于脱离真实模型与数据的装饰性配图。
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npx skills add xxszyh/cumcm-visualization --skill cumcm-visualizationgit clone --depth 1 https://github.com/xxszyh/cumcm-visualization.git /tmp/cumcm-visualization
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/cumcm-visualization/. ~/.claude/skills/cumcm-visualizationPersonal skills live in ~/.claude/skills. Use .claude/skills in a project folder to share a skill with your team.
From the SKILL.md
# CUMCM 建模可视化 把一张图当作一段可核验的论证：评委应能快速看懂“问题如何进入模型、算法如何求解、结果如何支持结论”。美观服务于逻辑，不用装饰替代证据。 ## 开始前先建立图形契约 对每张图先写清： 1. **核心结论**：评委看完后应记住的一句话。 2. **证据来源**：对应哪一问、哪份真实数据、哪个模型或算法输出。 3. **图形角色**：原理解释、模型框架、算法流程、结果比较、误差诊断、敏感性/稳健性或方案落地。 4. **阅读顺序**：箭头、编号和层级如何形成单一路径。 5. **交付形式**：PNG 必需；Visio 图同时保留 VSDX；代码图同时保留脚本和输入数据路径。 6. **版面尺寸**：预先决定单栏、双栏或页内插图宽度，不先画一张无限大的图再硬塞进论文。 信息不足时，先从现有赛题、模型说明、代码和结果文件中提取，不凭空补造步骤或数值。若缺少影响图义的关键输入，明确列出缺口再询问用户。示意数据必须在图题、图内或 README 中明确标为“示意”，不得冒充实测结果。 涉及数值模型对照、移动边界、收敛性或敏感性图时，读取 [模型比较与数据追溯](references/model-comparison.md)。先核对运行是否完成、输入版本及实际时空坐标；区分数值误差、结构差异与统计不确定性，不把输出的小数位数当作精度证据。 ## 全局版式原则（经多轮论文图迭代验证） 这些规则适用于地图、网络、流程图、算法示意、结果图和多目标模型图，不局限于某一道题。 ### 1. 先做信息分层，再决定是否合图 - 一张图只承担一个主结论；辅助解释不应与主证据争夺视觉焦点。 - 若三个步骤、三个视角或两类证据挤在一起导致文字缩小，拆成连续的子图或独立图；“两级图”（主图 + 小型放大/流程面板）只有在阅读顺序仍然单一时才使用。 - 用简化结构（例如少量节点、代表性路径或局部样本）解释算法机制时，保留真实变量含义，明确这是机制示意，不伪造数据规模。 - 右侧说明栏、底部长段落和正文级公式不是默认组件；能用箭头、分组、短标签表达时，不把整段论文搬进图里。 ### 2. 画布与论文尺寸优先 - 先按论文最终插入宽度排版，单栏通常约 6–7 英寸，复杂双栏组合可约 10–12 英寸；具体以模板为准。 - 标题、轴标签和必要注释放在有明确留白的区域；图题由论文排版系统统一管理时，图内不要重复一条长图题。 - 任何文字都要在最终插入尺寸下可读。若 `bbox_inches="tight"` 使像素宽度不足，优先提高导出 DPI 保持物理尺寸，不要无限放大画布把图撑满一页。 - 图形需要留出稳定的边界和内边距，避免标题贴边、注释被裁切、坐标轴占满页面。 ### 3. 标签优先于装饰 - 默认使用普通文字和手动偏移，避免大块说明框、渐变、阴影和图标墙。 - 边线标签不使用不透明填充框；先通过偏移、缩短文字或调整线型解决遮挡。确实需要压住复杂背景时，只使用轻量白色描边/光晕，不要绘制可见的色块底。 - 预留标签安全区，避免标签同时压住节点、箭头和虚线。标签位置应由数据坐标或结构关系决定，不能只靠自动布局后不检查。 - 坐标区内不放长句。算法结论、模型限制和投影说明放在图外的短句或论文正文中。 - 标题、说明和图例之间留出明确垂直间距；禁止标题与外置结论贴在同一基线上。 ### 4. 节点与连接线的绘制顺序
Details
- Skill name
cumcm-visualization- Repository
- xxszyh/cumcm-visualization
- License
- MIT
- Repo updated
- 16 September 2026
FAQ
What does the Cumcm Visualization skill do?
为 CUMCM 及其他数学建模竞赛或项目规划、生成并审校模型框架图、算法流程图与结果可视化；默认输出 PNG，逻辑图可用 Visio 并保留 VSDX，数据图保留可复现代码。适用于论文配图、模型解释、算法展示、结果比较和稳健性验证；不用于脱离真实模型与数据的装饰性配图。
How do I install the Cumcm Visualization skill?
skills CLI (Claude Code, Cursor, Codex and more): npx skills add xxszyh/cumcm-visualization --skill cumcm-visualization. Skills go in ~/.claude/skills (personal) or .claude/skills (project), and Claude loads them automatically when a task matches the description.
Is Cumcm Visualization popular?
It lives in xxszyh/cumcm-visualization, which has 5 GitHub stars and 0 forks.
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