2analysis-modeling
数学建模赛题分析与建模设计合并阶段。用于读取题面和附件,完成子问题拆解、数据理解、假设预检、变量定义、模型公式、目标函数、约束条件、求解策略和可交给代码实现的建模报告。
npx skills add jihe520/MathModelAgent --skill 2analysis-modeling --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 赛题分析与建模设计 ## 数学建模规范参考 如需领域判断,读取 `../_references/math_modeling_norms.md` 中的“赛题理解与子问题识别”“假设与模型建立”和“题型防错速查”小节。该文件只作为规范知识库,不替代本阶段的分析报告结构。 ## 必须产出 在当前工作目录的 `reports/` 子目录中创建或更新: - `reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md`: - 赛题分析、子问题拆解、数据与附件理解、评价标准、关键歧义和假设预检。 - 变量、符号、模型假设、目标函数、约束条件、求解算法、各子问题实现口径、代码阶段任务清单 不要在本阶段写论文正文,不要生成最终 `paper/`,不要把图表排版任务提前到这里。 ## 工作流程 ### Step 1: 子问题拆解 只把题面中明确编号的顶层问题当作子问题,例如“问题一/二/三”“Problem 1/2/3”。不要把小问、背景描述、数据说明、提交要求误当成独立子问题。 在 `ANALYSIS_MODELING_REPORT.md` 开头明确写: 根据题目动态调整问题数量 本赛题共 X 个子问题。 每个子问题要说明: - 输入数据和已知条件。 - 决策变量或预测对象。 - 目标函数或评价指标。 - 约束条件。 - 与其它子问题的依赖关系。 - 绘制哪些图像或表格来展示结果。 ### Step 2: 假设敏感性预检 列出关键歧义,不要急着定模型。对影响结果的歧义至少给出两种解释,并用简单验算或逻辑递进判断选择。 必须在 `ANALYSIS_MODELING_REPORT.md` 中包含: ```markdown ## 假设敏感性预检 ### 模糊表述及解释 ... ### 快速验算与递进性检查 ... ### 最终采用的解释 ... ### 绘制的图像和对比表格 ``` 如果某个假设会让后续问题的新增条件没有边际效果,要回头调整解释. ### Step 3: 数据理解与建模路线 对每份附件做数据理解: - 行列规模和字段解释。 - 缺失、异常、重复、单位不一致。 - 可直接用于建模的变量。 - 需要派生的指标。 然后给出总体路线: ```text 题面 -> 数据清洗(EDA) -> 子问题一模型 -> 子问题二模型 -> 。。。。 -> 结果检验 -> 论文展示 ``` ### Step 4: 建模报告 在 `ANALYSIS_MODELING_REPORT.md` 中写出可交给代码阶段实现的完整方案。 每个子问题至少包含: - 问题目标。 - 符号和变量。 - 模型假设。 - 目标函数。 - 约束条件。 - 求解方法。 - 输入输出。 - 代码实现要点。 - 结果校验方法。 公式要清楚到代码阶段能直接实现。算法描述要包含核心步骤、停止条件、复杂度或
- 数学建模规范参考
- 必须产出
- 工作流程
- Step 1: 子问题拆解
- Step 2: 假设敏感性预检
- Step 3: 数据理解与建模路线
- Step 4: 建模报告
- Step 5: 给代码阶段的接口
- 质量要求
What does the 2analysis-modeling skill do?
数学建模赛题分析与建模设计合并阶段。用于读取题面和附件,完成子问题拆解、数据理解、假设预检、变量定义、模型公式、目标函数、约束条件、求解策略和可交给代码实现的建模报告。
How do I install it?
Run `npx skills add jihe520/MathModelAgent --skill 2analysis-modeling --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From jihe520/MathModelAgent, a repository with 3,177 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
