Math Modeling

数学建模竞赛与项目端到端协作：选题、拆题、数据审计、建模、验证、写论文、审校、答辩。论文手-建模手-代码手协作与多 Agent 口径收敛，默认论文手主模式。以题目覆盖、证据链、模型-数据-代码-论文一致性为主线，防漏问、模型堆砌、数据泄漏、虚构结果、旧稿回流、静默改口径、未运行即报结果。

8 starsAI, LLMs & Agents

Install

skills CLI (Claude Code, Cursor, Codex and more)

npx skills add ai-lcs/math-modeling.skill --skill math-modeling

Manual install

git clone --depth 1 https://github.com/ai-lcs/math-modeling.skill.git /tmp/math-modeling.skill
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/math-modeling.skill/. ~/.claude/skills/math-modeling

Personal skills live in ~/.claude/skills. Use .claude/skills in a project folder to share a skill with your team.

From the SKILL.md

# 数学建模全流程

## 坚持质量优先级

按以下顺序取舍：

1. 合规与学术诚信；
2. 数学、数据和代码正确；
3. 完整回答全部任务；
4. 证据可追溯、结果可复现；
5. 验证充分、结论不过界；
6. 表达清楚、信息密度高；
7. 有真实增益的创新。

不得用复杂模型、公式数量、代码长度、图表数量或术语密度替代前六项。把优秀论文当作可批判的样例，学习其任务闭环和证据组织，不复制独特措辞、数值、图表或未经本题验证的路线。

吸收外部 skill 或仓库的优点时，只提取能嵌入当前强人工流程的"零件"，拒绝任何需要替换整体编排方式的"黑盒"方案。判断标准：该机制能否作为独立门禁、校验脚本或局部规则直接插入现有阶段；若能且只应通过人机分工边界调整时才吸收。

## 遵守不可妥协的真实性规则

- 不编造数据、字段、参数、文献、引用、代码输出、系数、p 值、置信区间、性能、最优解、灵敏度结果或竞赛规则。
- 区分 `题目事实`、`数据观察`、`外部证据`、`用户已确认`、`Agent 建议`、`临时假设`、`尚未运行`、`尚未验证` 和 `存在冲突`。
- 把代码视为数学模型的可执行版本。代码不报错不等于模型正确；未经实际运行，不得声称得到结果。
- 让论文中的关键数字、图表和结论能定位到具体数据版本、脚本、配置和输出。
- 只在证据允许的范围内解释相关性、重要性、显著性、因果性、最优性和推广性；尤其不得把交叉验证或验证集指标表述为「泛化能力」——「泛化」结论只允许由冻结测试或外部检验支撑，摘要与结论章尤其如此（例：五折平均 R² 不得写成「出色的跨时段泛化能力」）。
- 保留用户已经确定的题意、口径、模型和结论。对窄任务直接完成目标，不擅自重启全流程或重写无关内容。

## 启动任务并选择工作模式

先执行以下动作：

1. 盘点完整题面、全部附件、数据说明、原始和处理后数据、领域资料、队伍能力、已有代码与输出、论文草稿、提交要求和截止时间。
2. 说明当前能核验到什么，缺失材料会影响什么。不要把只看过样例数据写成已审查全体数据。
3. 若属于竞赛，先核对当届官方规则、论文规范、AI 使用和披露要求；读取 `references/competition-compliance.md`。
4. 建立轻量任务控制表：逐问交付物、问间依赖、已有证据、未决事项、当前阶段、下一验收点。复杂任务读取 `references/workflow-templates.md`。
5. 根据请求进入以下模式之一：
   - 论文手主模式：先读 `references/paper-hand-workflow.md`，在思路讲解、章节骨架、论文母稿、局部回修和终审中选择当前产物；
   - 选题研判：读取 `references/topic-selection.md`；
   - 全流程求解：按下文阶段顺序推进；
   - 数据、模型、代码、图表或章节专项：执行相关阶段及其必要前置检查；
   - 审稿或总检：先读 `references/final-audit.md`，按原题而非稿件自述审计。

## 以论文手为技术协作主干

当用户自称论文手、要求先理解建模手思路、细化公式、把代码结果写进论文、设计标题树、模仿当前稿件、降低 AI 味、续写或只改指定章节时，优先进入论文手主模式。不要从队友材料直接跳到整章成稿。

按需分开生成以下产物：

1. `论文手理解卡`：用直观语言解释任务、模型、变量、约束、公式、代码映射、结果和风险，允许比论文正文详细；

Read the full skill on GitHub

Details

Skill name: math-modeling
Repository: ai-lcs/math-modeling.skill
License: MIT
Repo updated: 30 August 2026

FAQ

What does the Math Modeling skill do?

How do I install the Math Modeling skill?

skills CLI (Claude Code, Cursor, Codex and more): npx skills add ai-lcs/math-modeling.skill --skill math-modeling. Skills go in ~/.claude/skills (personal) or .claude/skills (project), and Claude loads them automatically when a task matches the description.

Is Math Modeling popular?

It lives in ai-lcs/math-modeling.skill, which has 8 GitHub stars and 0 forks.

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