数学建模全流程专家

要解决什么问题

数学建模竞赛的难点往往不是「会不会写一段 Python」，而是整条链路要在同一套假设与数据口径下闭合：子问题拆错、优化解取整后不可行、时序划分导致泄露、论文里的图和 results/ 对不上，都会在终稿前一次性暴露。

本 Skill 按竞赛交付物组织工作流，把分析、实现、排版与验收拆成可顺序执行的阶段，并在最后用硬门禁拦住常见交付事故。

工作流如何展开

启动时会先确认 排版引擎（Typst 或 LaTeX）、竞赛类型、论文语言 与 子问题数量，写入 plan.md 并建立项目目录，再按表驱动执行：

• 分析与建模（§2）：只认题面明确编号的顶层问题（如「问题一/二/三」）；对歧义表述做假设敏感性预检；产出 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md。遇到优化/预测/评价等题型时，读取 references/math_modeling_norms.md 对应小节做防错速查。
• 编码与图表（§3）：在 code/、results/、figures/ 留下可复现实验；论文用图必须来自此处，不得编造数值；同步 RESULTS_REPORT.md。
• 论文撰写（§4）：在 Typst / LaTeX 双引擎下选用国赛、华为杯、华中杯、美赛等模板；按赛制组织章节，图表路径相对 paper/ 正确引用；摘要最后写，且每个子问题写清方法与关键数值。
• 验收门禁（§5）：七项硬错误（缺 main.typ/main.tex、章节缺失、占位符、正文泄露内部文件名、图片不存在、与结果报告数值冲突等）须全部 PASS；再配合写作质量脚本、编译与可选的视觉检查，生成 VERIFY_REPORT.md。

每完成一阶段更新 todo.md，避免分析、代码、论文三套叙事分叉。

适用边界与注意点

• 不负责：DrawIO 流程图（可单独调用 4drawio）、Typst 语法教学（typst-author）、Docker/后端部署。
• 可选能力：用户明确要求「图模板」「科研绘图」时，可调用原 mathmodel-figure-templates 资源。
• 写作约束：正文不出现内部工作流文件名；参考文献必须真实；美赛总页数不超过 25 页（不含 AI 声明附录）；图表前后须有引导文字，避免连续堆图。