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如何扩展MathModelAgent的SKILL写自己的建模工作流面向开发者的完整指南【免费下载链接】MathModelAgent专为数学建模设计的 Agent skills ,自动完成数学建模生成一份完整的可以直接提交的论文。 An Agent Designed for Mathematical Modeling ,Automatically complete mathmodel and generate a complete paper ready for submission.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgentMathModelAgent 是一款专为数学建模设计的 Agent 与技能SKILL框架它能自动完成从赛题分析、建模编码、绘图到论文撰写的完整流程最终产出一篇可直接提交的竞赛论文。本文带你拆解它的 SKILL 体系并手把手教你如何扩展 MathModelAgent 的 SKILL、写出属于自己的建模工作流——无需读懂全部源码只需掌握 3 个约定即可上手 一、先看懂 SKILL 体系6 个阶段如何串联MathModelAgent 的全部智能都沉淀在skills/目录里。每个 SKILL 就是一个独立文件夹核心是一份SKILL.md用自然语言向大模型下达指令。整个工作流由总控入口 skills/1start-mathmodel/SKILL.md 串联依次调用 6 个阶段阶段Skill 目录职责核心产物1. 启动总控1start-mathmodel询问偏好、生成计划plan.md、todo.md2. 赛题分析与建模2analysis-modeling拆子问题、建模型ANALYSIS_MODELING_REPORT.md3. 编程与图表3coding-visual写代码、跑实验、画数据图code/、figures/4. 流程架构图4drawio画技术路线图等非数据图figures/*.drawio5. 论文撰写5writing套模板、排章节、插图表paper/6. 验证验收6verity一致性检查、编译、视觉验收VERIFY_REPORT.md这种一个目录管一个阶段的设计正是它易扩展的关键SKILL 之间通过文件交接上游产出报告下游读取报告而非强耦合的代码调用。二、一个 SKILL 长什么样3 段式结构打开任意一个 skills/2analysis-modeling/SKILL.md都能发现相同的三段式骨架1. YAML 头部front matter—— 这是 SKILL 的身份证决定了它何时被触发、能用哪些工具--- name: 2analysis-modeling description: 数学建模赛题分析与建模设计合并阶段。用于读取题面和附件完成子问题拆解…… allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetch ---nameSKILL 的唯一标识description触发关键词模型靠它判断该不该用这个技能写得越具体越准allowed-tools该技能被允许调用的工具白名单。2. 工作流正文—— 用 Markdown 步骤描述做什么、按什么顺序做、产出什么文件。例如 skills/3coding-visual/SKILL.md 就明确划分了Step 1 代码结构 → Step 2 逐子问题实现 → Step 3 结果文件格式 → Step 4 生成图表。3. 质量要求—— 用几条硬约束兜底比如所有结论都能回到题面或数据不编造数据字段和数值。 核心理解SKILL.md 本质上是一份写给 AI 的 SOP标准作业程序。你不需要写复杂的 Python 编排逻辑把领域经验翻译成清晰的步骤和边界模型就会照做。三、如何扩展新增一个自定义 SKILL 的 4 步假设你想给工作流加一个文献检索阶段自动搜索并汇总相关研究完整步骤如下Step 1新建 SKILL 目录与 SKILL.md在skills/下创建文件夹沿用编号-名称命名习惯方便排序放入一份SKILL.md。最小可运行模板--- name: 3.5literature-search description: 文献检索阶段。用于根据建模方向搜索并汇总 3~5 篇真实存在的参考文献输出到 reports/REFERENCES.md供 5writing 阶段引用。 allowed-tools: Bash(*), Read, Write, WebSearch, WebFetch --- # 文献检索 ## 必须产出 - reports/REFERENCES.md含标题、作者、期刊、年份、引用格式。 ## 工作流 1. 读取 reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md提取核心关键词。 2. 用 WebSearch 检索真实文献只收录能验证来源的结果。 3. 按 Typst/LaTeX 引用格式整理输出。 ## 阶段边界 - 本阶段不写论文正文不修改 code/ 与 figures/。三个必须写清的要素必须产出文件路径、工作流有序步骤、阶段边界明确不做什么这是防止阶段串味的关键参考 skills/4drawio/SKILL.md 的边界写法。Step 2注册到 skills.sh.json所有 SKILL 都通过 skills/skills.sh.json 统一注册与分组。把你的新 SKILL 加进对应 section 的数组里{ sections: [ { title: 工作流 Skills按顺序使用, skills: [ 1start-mathmodel, 2analysis-modeling, 3coding-visual, 3.5literature-search, 4drawio, 5writing, 6verity ] } ] }文件已按工作流 Skills / 工具 Skills / 内部依赖分了组属于主链路的放工作流组像doctor环境检查、typst-authorTypst 语法辅助这类按需触发的放工具组。Step 3接入主流程可选但推荐如果只是独立工具Step 2 就够了。若想让总控自动调度它编辑 skills/1start-mathmodel/SKILL.md在两处补一笔plan.md模板的 workflow 列表里加一行3.5 文献检索 - 3.5literature-search依次执行阶段表格中新增对应的阶段 | Skill | 作用 | 主要产物一行。这样每次启动时plan.md、todo.md都会自动纳入你的新阶段形成闭环。Step 4补充可执行资产进阶纯 Markdown 指令能覆盖大多数场景当你需要确定性代码时把脚本/模板塞进 SKILL 目录即可。仓库里有两个绝佳范例脚本范例skills/6verity/scripts/writing_check.sh ——6verity在 SKILL.md 里写明优先运行本 skill 的脚本AI 会调用它做文本质量门禁而非每次现写检查逻辑。模板范例skills/mathmodel-figure-templates/scripts/templates/ 内置了 11 个科研绘图脚本如make_taylor_diagram.py配合 skills/mathmodel-figure-templates/references/figure-catalog.md 的id → 脚本映射表实现一句话复刻高质量图表。你可以照搬这种模式在自定义 SKILL 目录下放scripts/可执行脚本、templates/模板文件、references/知识库在 SKILL.md 中指明调用路径即可。四、写好 SKILL 的 4 个最佳实践守住阶段边界。仓库里反复强调数据图归 3coding-visual、概念图归 4drawio、排版归 5writing。你的新 SKILL 也应明确输入来自哪个文件、产物交给谁避免职责重叠导致结果漂移。用文件约定衔接。沿用reports/、figures/、paper/这套目录契约见 skills/1start-mathmodel/SKILL.md 的目录结构新阶段才能无缝插入现有链路。description 埋好触发词。mathmodel-figure-templates的 description 直接列出了泰勒图SHAP蜂群柱状图等具体图名用户说这些词才会精准命中——你的 SKILL 描述也应如此具体。借助 doctor 自检。新增 SKILL 若引入新依赖如新 CLI 工具参考 skills/doctor/SKILL.md 的检测清单模式让用户触发时能自动检查环境、给出安装命令。五、快速自检清单扩展完成后用这张清单验收你的自定义 SKILL ✅SKILL.md含 name / description / allowed-tools 三段 front matterskills.sh.json中已注册并归入正确分组SKILL.md 写明了必须产出的文件路径阶段边界明确了本技能不做什么若接入主链路1start-mathmodel的 plan 模板与阶段表格已同步确定性逻辑已下沉到scripts/而非全靠自然语言描述写在最后MathModelAgent 的 SKILL 扩展机制本质是把数学建模经验拆成可插拔、可组合的自然语言模块。你只需遵循SKILL.md三段式 skills.sh.json注册 文件契约衔接这三个约定就能把团队私有的建模套路、领域知识库沉淀进工作流让 Agent 按你的方法论自动跑完一场比赛 扩展参考主流程设计见 skills/1start-mathmodel/SKILL.md写作规范知识库见 skills/_references/math_modeling_norms.md。【免费下载链接】MathModelAgent专为数学建模设计的 Agent skills ,自动完成数学建模生成一份完整的可以直接提交的论文。 An Agent Designed for Mathematical Modeling ,Automatically complete mathmodel and generate a complete paper ready for submission.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何扩展MathModelAgent的SKILL写自己的建模工作流？面向开发者的完整指南
如何扩展MathModelAgent的SKILL写自己的建模工作流面向开发者的完整指南【免费下载链接】MathModelAgent专为数学建模设计的 Agent skills ,自动完成数学建模生成一份完整的可以直接提交的论文。 An Agent Designed for Mathematical Modeling ,Automatically complete mathmodel and generate a complete paper ready for submission.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgentMathModelAgent 是一款专为数学建模设计的 Agent 与技能SKILL框架它能自动完成从赛题分析、建模编码、绘图到论文撰写的完整流程最终产出一篇可直接提交的竞赛论文。本文带你拆解它的 SKILL 体系并手把手教你如何扩展 MathModelAgent 的 SKILL、写出属于自己的建模工作流——无需读懂全部源码只需掌握 3 个约定即可上手 一、先看懂 SKILL 体系6 个阶段如何串联MathModelAgent 的全部智能都沉淀在skills/目录里。每个 SKILL 就是一个独立文件夹核心是一份SKILL.md用自然语言向大模型下达指令。整个工作流由总控入口 skills/1start-mathmodel/SKILL.md 串联依次调用 6 个阶段阶段Skill 目录职责核心产物1. 启动总控1start-mathmodel询问偏好、生成计划plan.md、todo.md2. 赛题分析与建模2analysis-modeling拆子问题、建模型ANALYSIS_MODELING_REPORT.md3. 编程与图表3coding-visual写代码、跑实验、画数据图code/、figures/4. 流程架构图4drawio画技术路线图等非数据图figures/*.drawio5. 论文撰写5writing套模板、排章节、插图表paper/6. 验证验收6verity一致性检查、编译、视觉验收VERIFY_REPORT.md这种一个目录管一个阶段的设计正是它易扩展的关键SKILL 之间通过文件交接上游产出报告下游读取报告而非强耦合的代码调用。二、一个 SKILL 长什么样3 段式结构打开任意一个 skills/2analysis-modeling/SKILL.md都能发现相同的三段式骨架1. YAML 头部front matter—— 这是 SKILL 的身份证决定了它何时被触发、能用哪些工具--- name: 2analysis-modeling description: 数学建模赛题分析与建模设计合并阶段。用于读取题面和附件完成子问题拆解…… allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetch ---nameSKILL 的唯一标识description触发关键词模型靠它判断该不该用这个技能写得越具体越准allowed-tools该技能被允许调用的工具白名单。2. 工作流正文—— 用 Markdown 步骤描述做什么、按什么顺序做、产出什么文件。例如 skills/3coding-visual/SKILL.md 就明确划分了Step 1 代码结构 → Step 2 逐子问题实现 → Step 3 结果文件格式 → Step 4 生成图表。3. 质量要求—— 用几条硬约束兜底比如所有结论都能回到题面或数据不编造数据字段和数值。 核心理解SKILL.md 本质上是一份写给 AI 的 SOP标准作业程序。你不需要写复杂的 Python 编排逻辑把领域经验翻译成清晰的步骤和边界模型就会照做。三、如何扩展新增一个自定义 SKILL 的 4 步假设你想给工作流加一个文献检索阶段自动搜索并汇总相关研究完整步骤如下Step 1新建 SKILL 目录与 SKILL.md在skills/下创建文件夹沿用编号-名称命名习惯方便排序放入一份SKILL.md。最小可运行模板--- name: 3.5literature-search description: 文献检索阶段。用于根据建模方向搜索并汇总 3~5 篇真实存在的参考文献输出到 reports/REFERENCES.md供 5writing 阶段引用。 allowed-tools: Bash(*), Read, Write, WebSearch, WebFetch --- # 文献检索 ## 必须产出 - reports/REFERENCES.md含标题、作者、期刊、年份、引用格式。 ## 工作流 1. 读取 reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md提取核心关键词。 2. 用 WebSearch 检索真实文献只收录能验证来源的结果。 3. 按 Typst/LaTeX 引用格式整理输出。 ## 阶段边界 - 本阶段不写论文正文不修改 code/ 与 figures/。三个必须写清的要素必须产出文件路径、工作流有序步骤、阶段边界明确不做什么这是防止阶段串味的关键参考 skills/4drawio/SKILL.md 的边界写法。Step 2注册到 skills.sh.json所有 SKILL 都通过 skills/skills.sh.json 统一注册与分组。把你的新 SKILL 加进对应 section 的数组里{ sections: [ { title: 工作流 Skills按顺序使用, skills: [ 1start-mathmodel, 2analysis-modeling, 3coding-visual, 3.5literature-search, 4drawio, 5writing, 6verity ] } ] }文件已按工作流 Skills / 工具 Skills / 内部依赖分了组属于主链路的放工作流组像doctor环境检查、typst-authorTypst 语法辅助这类按需触发的放工具组。Step 3接入主流程可选但推荐如果只是独立工具Step 2 就够了。若想让总控自动调度它编辑 skills/1start-mathmodel/SKILL.md在两处补一笔plan.md模板的 workflow 列表里加一行3.5 文献检索 - 3.5literature-search依次执行阶段表格中新增对应的阶段 | Skill | 作用 | 主要产物一行。这样每次启动时plan.md、todo.md都会自动纳入你的新阶段形成闭环。Step 4补充可执行资产进阶纯 Markdown 指令能覆盖大多数场景当你需要确定性代码时把脚本/模板塞进 SKILL 目录即可。仓库里有两个绝佳范例脚本范例skills/6verity/scripts/writing_check.sh ——6verity在 SKILL.md 里写明优先运行本 skill 的脚本AI 会调用它做文本质量门禁而非每次现写检查逻辑。模板范例skills/mathmodel-figure-templates/scripts/templates/ 内置了 11 个科研绘图脚本如make_taylor_diagram.py配合 skills/mathmodel-figure-templates/references/figure-catalog.md 的id → 脚本映射表实现一句话复刻高质量图表。你可以照搬这种模式在自定义 SKILL 目录下放scripts/可执行脚本、templates/模板文件、references/知识库在 SKILL.md 中指明调用路径即可。四、写好 SKILL 的 4 个最佳实践守住阶段边界。仓库里反复强调数据图归 3coding-visual、概念图归 4drawio、排版归 5writing。你的新 SKILL 也应明确输入来自哪个文件、产物交给谁避免职责重叠导致结果漂移。用文件约定衔接。沿用reports/、figures/、paper/这套目录契约见 skills/1start-mathmodel/SKILL.md 的目录结构新阶段才能无缝插入现有链路。description 埋好触发词。mathmodel-figure-templates的 description 直接列出了泰勒图SHAP蜂群柱状图等具体图名用户说这些词才会精准命中——你的 SKILL 描述也应如此具体。借助 doctor 自检。新增 SKILL 若引入新依赖如新 CLI 工具参考 skills/doctor/SKILL.md 的检测清单模式让用户触发时能自动检查环境、给出安装命令。五、快速自检清单扩展完成后用这张清单验收你的自定义 SKILL ✅SKILL.md含 name / description / allowed-tools 三段 front matterskills.sh.json中已注册并归入正确分组SKILL.md 写明了必须产出的文件路径阶段边界明确了本技能不做什么若接入主链路1start-mathmodel的 plan 模板与阶段表格已同步确定性逻辑已下沉到scripts/而非全靠自然语言描述写在最后MathModelAgent 的 SKILL 扩展机制本质是把数学建模经验拆成可插拔、可组合的自然语言模块。你只需遵循SKILL.md三段式 skills.sh.json注册 文件契约衔接这三个约定就能把团队私有的建模套路、领域知识库沉淀进工作流让 Agent 按你的方法论自动跑完一场比赛 扩展参考主流程设计见 skills/1start-mathmodel/SKILL.md写作规范知识库见 skills/_references/math_modeling_norms.md。【免费下载链接】MathModelAgent专为数学建模设计的 Agent skills ,自动完成数学建模生成一份完整的可以直接提交的论文。 An Agent Designed for Mathematical Modeling ,Automatically complete mathmodel and generate a complete paper ready for submission.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MathModelAgent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考