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ThinkMath

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教育学习 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，将 ThinkMath 技能安装到 AI 助手中，规范名为 @user_e21094cd/thinkmath。

技能介绍

数学建模任务卡在哪里

数学建模不是一道题，而是一条流水线：读懂题目、提取约束、建模求解、检查数据、画图、写 LaTeX 论文，最后逐项核对排版与内容。实际使用大模型时，常见的失败模式是混用规则——解析阶段还在用论文模板的格式要求，求解结果没有验证说明就直接进入分析，或者代码报错后模型要么硬着头皮继续，要么凭空编一个结果。另一个问题是上下文冗余：把六层的规范一次性塞进对话，推理质量反而下降。

ThinkMath 的解法：分层契约 + 单点加载

ThinkMath 用一张层级执行矩阵把任务拆成六层，每层对应唯一的规范文件：

  • references/problem_parsing.md：问题重述、约束提取、变量识别，产出 problem_data.json
  • references/problem_solving.md + tools/model_library.md：按题序逐题求解，代码独立目录、独立运行，输出 result.json
  • references/data_analysis.md：跨问题一致性检查与合理性分析，异常则打回重做
  • references/data_visualization.md：按需求选择图表类型，生成独立绘图脚本
  • references/paper_writing.md：按标准章节结构产出 paper.tex 与 reference.bib
  • references/paper_checking.md：排版、内容、编译日志三重检查

核心机制有三点：

  1. 强制层级决策：每次响应前先输出当前执行层级，不确定就提问而不是猜测
  2. 单点加载：每次只加载 SKILL.md + 一个层文件，tools/tool_guard.md 仅在工具调用时自动介入
  3. 防卡死硬约束：同一问题重试上限 3 次，超限即终止并标记为「待人工介入」

适用边界与注意点

  • 定位是建模竞赛场景（如 CUMCS 风格题目），不是通用数值计算工具
  • 论文编写依赖本地 LaTeX 环境，编译错误 3 次后需要人工介入修复
  • 「打回重做」针对的是已确认的 problem_data.json，确认前修改该文件属于红线行为
  • 异常打回和代码失败的重试次数独立计算，遇到循环检测信号必须立即终止

简单说：它把「自由发挥」变成了「可追溯的流水线」，代价是遵守更严格的契约。

使用场景

  • 备赛期间拿到赛题后，需要从问题重述、约束提取到 `problem_data.json` 生成，完成规范的数学建模题目解析流程。
  • 题目解析完毕，需要按题序独立运行求解代码，生成带合理性验证说明的 `result.json` 与运行日志。
  • 求解结果已产出，需要执行跨问题一致性检查，识别异常后按规范打回第 2 层重新解答对应问题。
  • 论文初稿已完成，需要逐项检查 LaTeX 排版与内容完整性，输出 `check_report.md` 供后续修正。

适合人员

  • 参加数学建模竞赛的在校生，需要在有限时间内按规范完成从建模到论文的完整题目闭环。
  • 负责带队竞赛的指导老师，需要统一队员的解题流程与产出物规范，避免跳层或格式混乱。
  • 维护 AI 智能体技能集的开发者，需要为数学建模场景设计一套带层级决策与防卡死机制的可路由 Skill。
  • 需要撰写 LaTeX 建模论文并保证数据可追溯的研究者，需要检查环节能自动产出核对报告。