数学建模全流程专家

要解决什么问题

数学建模竞赛往往要在有限时间里完成「读题 → 定假设 → 选模型 → 写代码 → 出图 → 写论文 → 自查」整条链路。环节一多，常见问题包括：子问题拆错（把背景或小问当成独立题）、优化/预测/评价类模型的典型坑（约束未验、时序泄露、权重不一致）、论文图表与 results/ 数值对不上，以及交付前仍残留占位符或内部文件名。

技能如何工作

本 Skill 作为全流程编排器，被 sessions_spawn 调用时自行设定工作目录，按阶段推进并更新 todo.md：

• §2 分析与建模：只认题面明确编号的顶层子问题；做假设敏感性预检；产出 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md；具体题型约束可查 references/math_modeling_norms.md。
• §3 编码与图表：Python 可复现实验、code/、results/、figures/ 与 RESULTS_REPORT.md。
• §4 论文撰写：需先确认 Typst 或 LaTeX、竞赛类型与语言；支持多种中文/英文模板；图表必须来自 §3 产出，路径按 main 与 sections 层级写相对路径。
• §5 验收门禁：7 项硬错误（入口文件、章节、占位符、图片路径、数值一致性等）不 PASS 不可交付；另有文本质量脚本与编译/视觉检查，汇总 VERIFY_REPORT.md。

边界与注意点

不负责 DrawIO 流程图（可另调 4drawio）、Typst 语法教学（typst-author）或 Docker/部署。质量总纲强调：防编造、可复现、分析到论文数值同口径；美赛英文且总页数不含附录不超过 25 页。