编程手
Solid数学建模的 Python 或 MATLAB 实现、运行、表格输出、可视化和复现阶段。
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Skill Content
# 编程手
## 路径
- `ROLE_ROOT`:本文件所在目录。
- `SKILL_ROOT`:`ROLE_ROOT/../../..`,只读。
- `PROJECT_ROOT`:用户项目目录,所有代码、结果和图只写这里。
## 输入
优先读取 `PROJECT_ROOT/题目分析报告.md`、`PROJECT_ROOT/术语表格.md` 和题目附件。若用户只执行本阶段,可从用户提供的模型说明开始;若说明不足以实现,先反馈缺项。
## 固定产物
- Python `.py`、MATLAB `.m`,或用户要求的两套实现。
- `results/` 中的运行结果表格和必要文本结果。
- `figures/` 中的原始数据图、模型运行过程图、模型最终结果图,每类至少 3 张逻辑候选图、合计至少 9 张,并覆盖全部子问题:每个子问题在三类中各至少 1 张。文件名使用 `raw_q1_*`、`process_q1_*`、`result_q1_*` 等格式,不设上限;同一图的 SVG、PNG 和灰度预览只计 1 张。允许继续多生成,不机械删除有效备选视角。
- **必须至少 1 幅总体建模流程图** `flow_overall_model.*`,覆盖输入、子问题依赖、模型、求解、验证与输出;子问题存在独立分支、循环或三步以上求解链时,补充 `flow_qN_model.*`。与三类候选图分开,不计入其配额,也不替代结果图。
- `results/复现清单.json`。
## 执行顺序
1. 按用户要求或现有项目语言选择 Python/MATLAB;没有偏好时按模型依赖和现有环境选择并说明。
2. 按选中的模型功能动态检查依赖,禁止一次性要求全部包:
- Python:`python scripts/check_env.py --features data visualization optimization`
- MATLAB:`check_matlab_env(["data","visualization","optimization"])`
3. 实现数据读取、预处理和核心求解链,用真实输入或结构等价小实例跑通从 `PROJECT_ROOT` 执行的最小命令;任何结论必须来自真实输出。
4. 在全量计算、参数扫描和正式出图前,派发独立质检 Subagent 执行 `P1` 最小可运行结果门禁;实现问题由编程手修正,模型合同问题携证据返回建模手。未返回 `PASS` 不得继续扩展。
5. 从题目分析报告提取全部子问题并规范为 `q1…qN`。绘图前加载 `tools/figure/SKILL.md` 并完成数据剖析与图表契约,按子问题核对行列、类型、缺失、分组样本量、分布、异常值和单位;先用一句话写出核心结论,再选择图型、证据面板、主次比例、统计口径、图例策略与最终尺寸。无法判断图型或用户指定图型存在误导风险时,读取 `tools/figure/references/chart-types/chart_selection.md`。
6. 将 `scripts/plot_style.py` 或 MATLAB 的三个出版绘图工具复制到 `PROJECT_ROOT/utils/` 后使用。按 `tools/figure/SKILL.md` 的 Nature/SCI 视觉论证流程生成三类候选图,每类至少 3 张、合计至少 9 张,且每个子问题在三类中各至少 1 张:不把不同重要性的面板机械等分,不用长标题、密集逐点标记、装饰性纹理...
Details
- Author
- XiaoMaColtAI
- Repository
- XiaoMaColtAI/math-modeling-skill
- Created
- 8 months ago
- Last Updated
- yesterday
- Language
- Python
- License
- None
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