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摘要：我做了一个专门用于数学建模的 Skill，适用于 Claude Code、OpenClaw 等所有支持 Skills 的 Agent 平台。通过建模分析→代码实现→论文撰写的三阶段协作工作流，集成 60+ 算法资源库和 4 个专业文档处理工具，支持数学建模竞赛全流程自动化，帮助数学建模竞赛（CUMCM、MCM/ICM）选手和研究人员高效完成从问题分析到论文产出的全流程。

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在数学建模竞赛中，参赛队伍通常面临三大挑战：

1. 模型选择困难：面对实际问题，不知道选择哪种数学模型
2. 代码实现耗时：大量的编程和可视化工作占用宝贵时间
3. 论文撰写压力大：需要在有限时间内产出 15000+ 字的规范论文

传统的解决方案依赖于团队成员的个人能力，而 Agent Skill 的出现为解决这些问题提供了新思路。

开源地址 ：

• GitHub：https://github.com/XiaoMaColtAI/math-modeling-skill
• Gitee：https://gitee.com/xiaomacoltai/math-modeling-skill

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Agent Skill 是一种结构化的技能定义格式，用于扩展 AI Agent 的能力边界。

这种技能格式通过标准化的配置文件和模块化设计，使 Agent 能够：

• 理解特定领域的专业需求
• 调用外部工具和 API
• 遵循结构化的工作流程
• 产出符合领域规范的成果

本数学建模 Skill 可运行在任何支持 Skills 的 Agent 平台上，包括 Claude Code、OpenClaw 等。

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数学建模 Agent Skill 为数学建模类竞赛和项目提供结构化的三阶段工作流程：

核心特性：

• 🔄 三阶段协作：建模分析、代码实现、论文撰写，各司其职
• 📚 算法资源库：涵盖优化、预测、评价、图论、统计、综合、机器学习 7 大类 60+ 算法
• 🛠️ 文档处理集成：集成 pdf、xlsx、docx、paper_search 四个专业子技能
• 🎯 三角色模式：建模手（大脑）、编程手（双手）、论文手（喉舌）

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第一阶段：建模分析（建模手）

输入：题目文档（PDF）、附件数据（Excel）

处理流程：

1. 使用 pdf skill 读取题目，理解问题背景
2. 使用 xlsx skill 分析附件数据
3. 使用 paper_search skill 搜索相关文献
4. 确定数学模型和算法
5. 创建术语表格保持一致性

产出：

• - 问题分析、模型选择、公式推导
• - 中英文术语对照表

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第二阶段：代码实现（编程手）

输入：题目原文、建模分析报告、术语表格

处理流程：

1. 确认编程语言（Python/MATLAB）
2. 按题目分模块编写代码
3. 使用 xlsx skill 处理表格数据
4. 绘制 SCI/Nature 风格图表
5. 创建 README 文档

产出：

• - 解题代码
• - 计算结果
• - 高质量图表
• - 项目说明

第三阶段：论文撰写（论文手）

输入：题目原文、建模分析文档、代码实现结果

处理流程：

1. 检查/选择论文模板
2. 使用 docx skill 生成.docx 格式论文
3. 撰写完整章节（摘要、问题重述、模型建立、求解、评价、推广）
4. 确保图表引用正确、格式规范

产出：

• - 完整数学建模论文（≥15000 字）

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这种分工模式确保了专业的人做专业的事，每个阶段都有明确的输入输出规范。

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本 Skill 内置 7 大类 60+ 算法的详细说明文档，位于 目录：

每个算法的说明文档包含：

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本 Skill 集成了四个专业的文档处理子 Skill，位于 目录：

功能：

• 读取 PDF 格式的题目文档
• 提取文本和表格数据
• 支持 PDF 合并、拆分

使用示例：

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功能：

• 读取和编辑.xlsx 文件
• 处理题目附带的数据表格
• 输出计算结果到 Excel
• 使用 Excel 公式而非硬编码值

核心规范：

功能：

• 创建、读取、编辑.docx 文件
• 生成格式规范的数学建模论文
• 支持表格、图片、公式等复杂格式

使用示例：

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功能：

• 通过 OpenAlex API 搜索学术论文
• 自动生成标准引用格式
• 支持摘要重建和多字段搜索

配置要求：

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方法一：npx 一键安装（推荐）

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方法二：Git 克隆

方法三：手动安装

1. 下载 ZIP 文件或克隆到本地
2. 复制到 Agent 的 skills 目录：
   • macOS/Linux:
   • Windows:
   • OpenClaw: 或配置文件中指定路径

重启 Agent 或重新加载 skills 后，使用以下命令测试：

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如果安装成功，Skill 将被激活并开始执行任务。

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• 快速原型：使用 Skill 快速建立基线模型
• 算法参考：查阅算法资源库获取实现思路
• 论文规范：学习优秀论文的结构和表述

• 问题分解：将复杂问题拆解为可建模的子问题
• 自动化分析：批量处理实验数据
• 成果整理：自动生成规范的技术报告

• 案例演示：展示完整建模流程
• 代码教学：提供可运行的示例代码
• 论文指导：学习规范的学术写作

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skill 使用 OpenAlex API 搜索论文，需配置邮箱：

API 信息：

• 地址：https://api.openalex.org
• 文档：https://docs.openalex.org/
• 费用：完全免费

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本 Skill 鼓励算法组合创新：

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针对 AI 生成论文容易被检测的问题，论文手说明文档中包含了去 AI 味写作指南：

七大类 AI 痕迹识别与去除：

自查清单（论文撰写时必须遵守）：

• 是否使用了 AI 高频词汇？
• 是否过度使用破折号、粗体？
• 是否有”不仅…而且…“结构？
• 是否有模糊的”专家认为”？
• 每句话是否都有具体数据支撑？
• 是否承认了模型的局限性？

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