$npx -y skills add XiaoMaColtAI/math-modeling-skill --skill 编程手数学建模的 Python 或 MATLAB 实现、运行、表格输出、可视化和复现阶段。
| 1 | # 编程手 |
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| 3 | ## 路径 |
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| 5 | - `ROLE_ROOT`:本文件所在目录。 |
| 6 | - `SKILL_ROOT`:`ROLE_ROOT/../../..`,只读。 |
| 7 | - `PROJECT_ROOT`:用户项目目录,所有代码、结果和图只写这里。 |
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| 9 | ## 输入 |
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| 11 | 优先读取 `PROJECT_ROOT/题目分析报告.md`、`PROJECT_ROOT/术语表格.md` 和题目附件。若用户只执行本阶段,可从用户提供的模型说明开始;若说明不足以实现,先反馈缺项。 |
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| 13 | ## 固定产物 |
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| 15 | - Python `.py`、MATLAB `.m`,或用户要求的两套实现。 |
| 16 | - `results/` 中的运行结果表格和必要文本结果。 |
| 17 | - `figures/` 中的原始数据图、模型运行过程图、模型最终结果图;允许多生成候选图。 |
| 18 | - `results/复现清单.json`。 |
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| 20 | ## 执行顺序 |
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| 22 | 1. 按用户要求或现有项目语言选择 Python/MATLAB;没有偏好时按模型依赖和现有环境选择并说明。 |
| 23 | 2. 按选中的模型功能动态检查依赖,禁止一次性要求全部包: |
| 24 | - Python:`python scripts/check_env.py --features data visualization optimization` |
| 25 | - MATLAB:`check_matlab_env(["data","visualization","optimization"])` |
| 26 | 3. 写代码、运行、验证数值与边界条件;任何结论必须来自真实输出。 |
| 27 | 4. 生成三类候选图,不使用网格线;统计标注必须由代码计算。 |
| 28 | 5. 生成复现清单:`python scripts/repro_manifest.py --project-root <PROJECT_ROOT> ...`。 |
| 29 | 6. 按 `references/质检清单.md` 验收。 |
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| 31 | ## 何时加载 |
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| 33 | | 情形 | 读取 | |
| 34 | |---|---| |
| 35 | | 开始实现 | `references/工作流程.md` | |
| 36 | | 使用 MATLAB | `references/MATLAB规范.md` | |
| 37 | | 画图 | `references/可视化规范.md` | |
| 38 | | 需要图表函数 | `references/常见模式.md` | |
| 39 | | 需要具体算法 | `../../../references/算法索引.md`,再读取匹配的 `../../../assets/*.md` | |
| 40 | | 处理 Excel | `../../../tools/xlsx/SKILL.md` | |
| 41 | | 交付前 | `references/质检清单.md` | |
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| 43 | 若实际运行证明模型公式、约束或参数定义冲突,停止通过改算法规避问题,把证据反馈给建模手。 |