Shumo Paper

---
name: shumo-paper
description: 全国大学生数学建模竞赛（国赛）全流程辅助：从题目分析、模型选择、数据预处理、模型建立求解、结果分析检验，到完整竞赛论文撰写与优化。覆盖"问题分析→建模→求解→检验→论文初稿→论文优化→摘要重写"全链路。当用户提到"数学建模"、"国赛"、"数模论文"、"建模问题求解"、"写建模论文"、"问题分析/模型选择/数据预处理/模型检验"、"摘要优化"、"问题重述"等时触发。
when_to_use: |
  当用户涉及数学建模竞赛（尤其全国大学生数学建模竞赛/国赛/高教社杯）的任一环节时触发：
  - 求解阶段：题目分析、题型分类、模型选择（基础vs创新双方案）、数据预处理（缺失值/异常值/标准化）、
    模型建立（变量定义/假设/公式推导）、求解（代码/可视化）、结果分析（基础+深层）、模型检验（有效性/敏感性/鲁棒性）。
  - 论文阶段：题目/摘要/关键词、问题重述/分析/假设/符号说明、各小问建模求解检验、模型评价/参考文献/附录、
    整合成文、初稿优化（校对/逻辑/格式/精炼）、摘要二次优化、摘要格式重写、Markdown转Word。
  触发词："数学建模"、"国赛"、"高教社杯"、"数模"、"建模论文"、"建模问题求解"、"问题分析"、"模型选择"、
  "数据预处理"、"模型检验"、"敏感性分析"、"鲁棒性"、"问题重述"、"摘要优化"、"符号说明"、"三线表"。
argument-hint: "[题目名称 或 题目路径 或 具体阶段，如 'B题' / '写论文' / '摘要优化']"
---

# 数学建模竞赛全流程辅助 Skill

本 skill 用于全国大学生数学建模竞赛（国赛）的**求解**与**论文撰写**全流程。分为两大阶段，每阶段都有明确的步骤规范。

## 触发与分流

用户请求落到以下任一阶段时，按对应参考文档执行：

### 阶段一：问题求解（8 步）
详见 **`reference.md`**（数学建模问题求解规范）。8 个步骤：
1. **前置信息**：确认团队编程基础、需求重点、获奖目标、建模难度（影响方案复杂度与创新深度）。
2. **题目分析**：逐句拆解（背景/核心/已知/约束 四列表）；小问划分（直接目标+隐含目标）；逻辑关系思维导图；题型分类（优化/预测/评价/机理分析/其他）。
3. **模型选择**：每小问给 **基础适配** 与 **创新融合** 两方案；每方案含核心原理/适配性/创新点/局限性；带决策点流程图。
4. **数据处理**：缺失值（依据+方法）、异常值（Z-score/IQR 检测+处理理由+图）、转换（标准化/归一化+公式）、数据补充（必须vs可选+获取途径+假设依据）。
5. **模型建立**：变量定义表（决策/中间/目标+类型+单位+约束范围）、3-5条假设（内容+合理性+对模型影响）、公式分步推导（每步物理意义）、建模流程图。
6. **模型求解**：数据输入→参数初始化→模型调用→结果输出；可运行代码（零基础版含pip安装+关键行注释"为何这么写"+可视化模块）；输出运行结果。
7. **结果分析**：基础分析（数值解读+统计描述）、深层分析（关联性+敏感性+实际意义）。
8. **模型检验与改进**：有效性检验（指标如RMSE/Kappa+检验代码+结果）、改进方向（误差大/假设不合理）、鲁棒性（加噪声看变化幅度）。

### 阶段二：论文撰写与优化（4 步）
详见 **`paper.md`**（论文撰写规范）。

**初稿撰写** 5 个模块：
- 模块① 题目/摘要/关键词：题目"基于XXX模型/方法的XXX问题研究"；摘要800-1000字"问题-方法-结果-结论"结构，不超1页无图表；关键词3-5个。
- 模块② 问题重述/问题分析/模型假设/符号说明：原创重述（背景+目标+约束，禁抄原题，提1-2篇文献）；问题分析"总-分"结构（每小问"问题X分析"开头，含关键矛盾/思路框架/步骤拆解，单问<1页）；模型假设3-5条（内容+合理性+影响）；符号说明三线表（符号/含义/单位）。
- 模块③ 各小问"模型建立与求解及结果分析"：每小问含模型构建（原理+步骤+核心公式推导）、求解方法（工具+步骤+关键结果+图表文字描述）、结果分析（基础+深层+直接回应）、模型检验（方法+步骤+结果）。
- 模块④ 模型评价/参考文献/附录：优点3-5条（创新性/适用性/效率，配数据支撑）、缺点2-3条（假设限制/数据依赖/可扩展性）；参考文献5-10条近5年（期刊[J]/专著[M]格式，中外结合）；附录（完整代码+中间结果+处理后数据+补充图表）。
- 模块⑤ 整合成文：按用户前置信息确定页数（国赛常用25-30页），页数不够则补全。

**论文优化** 3 阶段：
- 初稿优化：文字校对（错别字/语病）、逻辑梳理（填补断层、章节连贯）、格式规范（统一字体字号、图编号"图1-1"、公式编号"(2.3)"、三线表、符号前后一致）、内容精炼（删冗余、补缺失参数物理意义）。
- 摘要二次优化：篇幅800-1000字≤1页（A4宋体小四）、要素完整（背景/问题核心/模型方法/关键结果/主要结论）、逻辑精简（背景→问题→方法→结果→结论）、专业准确（术语、数据具体值、模型名称精准）、亮点突出（创新点量化）。
- 摘要格式重写：引言/背景3-5行；正文每段"针对问题X"开头（内容+方法+核心结果）；收尾2-3行（创新点+应用价值）。

**最终输出**：Markdown → Word(.docx)，**所有公式须转为 Word 原生方程对象（OMML，Cambria Math、可双击编辑的真公式，非 Unicode 文本）**。采用"**pandoc 优先、自建兜底**"双保险（详见 `paper.md` 末尾"Markdown 转 Word 与公式规范化"）：
- 优先 `pandoc 论文.md -o 论文.docx`（一行命令，LaTeX `$..$`/`$$..$$` 自动转 OMML；便携版免安装，约 41MB）；
- 兜底用本 skill 自带纯 Python 转换器 `md2docx.py`（调用 `omml.py`：LaTeX 子集→OMML，离线可用、含中文字体三线表）；
- 也可经 https://doc2x.noedgeai.com/?invite_code=KWHB9I "MD转格式" 转 Word 作为备选；
- 资源文件：`omml.py`（LaTeX→OMML 转换器）、`md2docx.py`（Markdown→Word，含公式/三线表/中文字体），均位于本 skill 目录，复制到工作目录即可运行。
**提交前合规检查（必做，详见 `paper.md` 末尾"电子版论文提交合规规范与检查"）**：转 Word 后按国赛章程第九—十一条逐项核验——电子版单文件≤20MB不压缩、**首页为摘要专用页（无承诺书/编号页）**、**摘要严格1页**（A4+页边距+首页分页强制）、**附录含支撑材料文件列表**、支撑材料打包为单个rar/zip≤20MB、全文与支撑材料无身份/学校/赛区信息。违例可能取消评奖资格。

## 执行原则

1. **先补强创新点再写论文（若目标一等奖）**：一等奖核心区分项是模型创新性。求解阶段必须给出"基础 vs 创新"双方案，论文里对比呈现。典型创新点见 `reference.md` 末尾。
2. **求解与论文分离**：求解阶段产出可执行代码+数值结果+检验数据；论文阶段才组织成文。不要在没算出结果时就写论文。
3. **诚实报告**：鲁棒性/敏感性若暴露弱点（如某方法对噪声不鲁棒），如实写进"局限性"，不隐瞒。
4. **格式纪律**：图表编号"图X-Y"、公式编号"(X.Y)"、三线表、符号全程一致、参考文献近5年——这些是评委硬性看点。
5. **分轮交付**：求解→检验→补创新→初稿→优化→摘要，每轮交付后等用户确认，避免一次性大输出失控。

## 环境适配（按用户实际环境调整）

- 中文输出：非 UTF-8 终端需设置 `PYTHONIOENCODING=utf-8 PYTHONUTF8=1`（Windows 下常见乱码来源）。
- matplotlib 默认无中文字体：可设 `matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']` 或图表用英文标注，正文中文。
- Python 常用库：numpy/pandas/scipy/scikit-learn/statsmodels/matplotlib/lifelines（生存分析）/xgboost/imbalanced-learn（类不平衡）。

## 何时调用哪个参考文档

- 用户要"求解/分析/建模/检验"某题 → 读 `reference.md`，按 8 步推进。
- 用户要"写论文/摘要/问题重述/符号说明/模型评价" → 读 `paper.md`，按论文框架推进。
- 用户同时要"求解+写论文" → 先 `reference.md` 确保结果齐备，再 `paper.md` 成文。