★ FEATURED ARTICLE AI 技能AI 插件【免费下载链接】MathModeling-skills面向数学建模竞赛的 Claude Code / Codex Skills 支持分阶段建模流程与 Python、MATLAB/北太天元代码分支。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/MathModeling-skills点击查看免费下载MathModeling-skills 是一套面向数学建模竞赛的 Claude Code / Codex Skills核心设计哲学只有一句话AI 负责机械正确性用户负责建模判断。这篇文章带你读懂这条边界是怎么划出来的、靠什么机制落地以及它为什么不是一键论文生成器。为什么需要这条边界 大多数队伍输掉建模比赛并不是因为不懂模型而是栽在流程上读错了题目真正在问什么跳过 baseline直接上没人能解释的复杂模型论文里写了一个仓库里任何脚本都产不出的数字代码修了 bug论文却还是修改前的旧结果这些是工作流问题不是建模问题。MathModeling-skills 的设计目标不是把更多环节自动化而是让任何一步都无法悄悄跳过检查——它刻意不让你AI变得更自信而是让流程更难被误用。完整的理念记录在 skills-docs/design-principles.md。边界怎么划AI 管什么你管什么 ✅项目规则文件在开篇就写死了这条分界线plugins/mathmodeling-skills/AGENTS.mdThe AI owns mechanical correctness; the human owns modeling judgment.落到具体分工上大致是这样一张表事项归属典型 Skill数据画像、清洗审计原始数据只读 AIdata-auditor-cleaner方法风险探针数据覆盖、假设、输出退化、扰动、规模 AImethod-selector代码生成 五项命名检查的 JSON 审查 AIpython-code-reviewer/matlab-code-reviewer数字冻结、图表渲染校验、文献真实性核对 AIsolution-package-builder、reference-manager选哪个方法、为什么选Gate G2.5 用户decision-prompt-builder只出题不代答结果是否有意义、是否激活 fallbackGate G4 用户同上结论是强写还是谨慎写、是否提交 用户决策账本落盘关键细节是AI 不能替用户发起任何建模判断——不能替你说选哪个方法、不能替你解释物理含义、更不能替你授权提交。它只能呈现证据和选项。六道闸门两道必须人来拍板 整个流程被workflow-orchestrator组织成 G1~G6 六道闸门每道闸门有显式的通过条件不通过则下游全部标记为 stale。其中两道由人持有problem-parser → problem-classifier [ G1: PROBLEM_FRAMED ] → method-selector主选 baseline 可选 fallback含风险探针 [ G2: METHOD_SCREENED ★ ] → ── 你来提交方法选择 写下理由 ───────────── [ G2.5: CHOSEN_BY_HUMAN ] → 代码生成 → 代码审查 [ G3: CODE_AND_EXPERIMENT_REVIEWED ] → ── 你来proceed / adjust / 激活 fallback ── [ G4: JUDGED_BY_HUMAN ] → 冻结数字 → 论文写作 [ G5: PAPER_SECTION_READY ] → 三位独立审计员全部 PASS [ G6: FINAL_AUDIT_PASSED ]G2的价值是把这个方法在我的真实数据上跑不起来暴露在截止日之前而不是交卷前G2.5保证代码只能在人拍板之后生成AI 筛出的候选只是菜单不是点菜G6的三审计员一致性、完整性、QA任何一个失败论文就不发出。决策卡与决策账本让人的判断可追溯 边界不是一句口号而是靠两个 skill 闭环的decision-prompt-builder只在真正的建模判断点出选择题卡——2~3 个互斥选项每个选项写明实际后果外加都不合适 / 我补充约束兜底。它问的是取舍可解释性 vs 性能、不能接受的失败、实验预算而不是可以机械检验的事实。在learning模式下它甚至会在你回答前隐藏 AI 自己的建议防止被带跑。modeler-decision-logger把你的回答原样追加到methods/Qx/qx_decisions.jsonl——append-only、不改写、不润色、不替你加强理由。一条决策要过关必须同时满足人写的、挂了证据引用、非空、不含占位符。AI 的ai_suggestion被明确禁止拷进人类理由栏。数字冻结论文里的数字不允许悄悄变 ❄️建模论文最常见的翻车姿势是代码改了、数字没同步。这里的规矩是数字只能沿代码 → 结果 → 冻结 → 论文单向流动所有要进论文的数字由solution-package-builder写入frozen_numbers.json禁止手改想改一个冻结值必须走完整链路解冻 → 改权威来源 → 重跑受影响实验 → 重新冻结并在freeze_change_log.md记录原因最终阶段consistency-auditor会拿论文里每一个数字、文件名、符号去对冻结快照和磁盘文件——对不上就是不过。按工作量调节严谨度但绝不移动边界 ⚖️planning/session_config.json里有两个独立旋钮interaction_modelearning/speed控制提问密度和建议何时展示学习期可以多问、少剧透rigor_profilelean/submission控制工件与审计密度——探索期只保留方法卡、决策账本、探针摘要、run_summary.json等精简契约临近提交才补最终报告、冻结数字和三重审计。注意那句设计原则两个旋钮都不改变人持有判断的边界design-principles.md 中 Match artifact density to the work 一节。省事可以省文件数量不能省人来拍板。它明确不是什么 ⚠️不是一键论文生成器不是代写不会编造缺失的数据、结果或参考文献reference-manager把虚构引用列为阻断项没有 baseline 和稳健性检查不许声称模型更优如果全程都丢给 AI 不管流程会在提交前被闸门卡死——因为 G2.5、G4 等闸门的箱子是空的。三条铁律没有最终方法详解不写论文、没有最终结果分析不交接论文手、论文手只读材料包qx_solution_package_for_writer.md不从散落结果里猜。快速上手三步跑起来 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/MathModeling-skills cd MathModeling-skills ./install.shinstall.sh 会把仓库注册为 Claude Code 与 Codex 的原生插件支持--target、--dry-run、项目模式--mode project等。安装后新开会话直接发送 Initial Prompt-zh.md 里的初始提示词即可进入分阶段建模流程想读规则细节可看 CLAUDE.md 与 README-zh.md。小结MathModeling-skills 的边界设计可以浓缩成三句话AI 把机械活做到无法偷懒把判断活留给人并把每一步判断留痕用闸门保证留痕不被绕过。它不替你变强但它让错误无处可藏——这在截止日期逼近的建模比赛中可能比多会两个模型更有用。赞分享AI 技能AI 插件【免费下载链接】MathModeling-skills面向数学建模竞赛的 Claude Code / Codex Skills 支持分阶段建模流程与 Python、MATLAB/北太天元代码分支。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/MathModeling-skills点击查看免费下载相关推荐docker-pull-tar多架构支持详解如何在ARM和x86平台间无缝切换docker pull tar多架构支持详解如何在ARM和x86平台间无缝切换 docker pull tar是一款无需Docker环境即可直接搜索、下载多架开发工具容器ExplorerPatcher设计哲学用户体验设计原则ExplorerPatcher设计哲学用户体验设计原则 引言重新定义Windows交互体验 你是否曾经对Windows 11的界面变化感到不适是否怀念Wi桌面应用逆向工程ATAC用户体验界面设计的哲学思考ATAC用户体验界面设计的哲学思考 在数字化时代我们常常被图形界面的视觉轰炸所包围却忽视了终端工具的简洁之美。ATAC作为一款终端API客户端API C创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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