1start Mathmodel
数学建模竞赛工作流入口。用于启动完整建模流程：询问用户偏好，生成 plan.md 和 todo.md，并按阶段调用赛题分析、建模、代码与图表、流程图、论文撰写、验证验收等 skills。
Aigc Trace Cleaner
检测并消除论文/报告的 AI 生成痕迹（AIGC 味、AI 味太重、一眼看出是 AI 写的）：10 大维度逐段扫描（词汇/句式/段落/逻辑/人味/数据表述/图表/结构/引用/整体 AI 感），输出带定位与修改示例的诊断报告，并按需改写降低痕迹；另含数学建模竞赛特有的 AI 破绽检查（只仿真不建模、NP 难硬算、图表一键同质化、文献幻觉、逻辑断层、无闭环迭代），以及**2026 国赛 AI 合规全自动自查**（6 大维度 26 条红线：AI 新规合规、幻觉与数据真实性、建模逻辑与题意适配、结果合理性、官方写作规范、排版与页数，配套《AI 合规自查报告》）。当用户要求 AI 痕迹检测、降 AI 味、AIGC 率太高、论文被判定 AI 生成、查重系统提示 AI 率超标、把论文改得更像人写的、或要求国赛 AI 合规自查/AI 红线检测/按自查表核查论文时使用。
6verity
数学建模竞赛最终验证和验收阶段，支持 Typst 和 LaTeX 双引擎。用于论文写完后检查章节数量、标题顺序、图表引用、数值一致性、占位符、内部文件泄露、参考文献、代码可复现性、编译和提交就绪状态。
References
共享规范知识库。包含数学建模竞赛的写作规范、题型防错速查、图表规范等参考内容。其他 skills 在执行过程中按需读取，无需单独触发。
4drawio
数学建模非数据型图示绘制阶段。根据 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md、RESULTS_REPORT.md 和已有 figures/ 生成技术路线图、子问题求解流程图、模型结构图、数据处理流程图等 DrawIO 图，并导出论文可引用 PDF。
Doctor
环境检查与安装向导。检查数学建模工作流所需的全部依赖是否已安装，对缺失项提供安装命令，并在用户确认后执行安装。手动触发。
建模思路
数学建模冲奖的模型设计方法论：每一问只设置一个主创新方向并保留可解释基线，创新必须落到题目真实约束上，最终数值须由实际求解状态、可行性表和敏感性/鲁棒性检验支撑。随附面向算电协同四问的完整冲奖模型设计范例（分层分位数负载预测、边际碳价调度、鲁棒MILP+MPC、自适应ε-约束Pareto continuation）。当用户要求设计创新模型方案、冲奖模型思路、建模创新点、模型选型论证或参考获奖级建模设计时使用。
3coding Visual
数学建模编程实现与数据图表生成阶段。根据 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 编写可复现代码、运行求解、验证约束、输出 RESULTS_REPORT.md 并生成论文可用的数据驱动图表 PDF。
DOCX工具
创建、编辑、校验和转换 Word DOCX，支持把完整 LaTeX 论文转换为 DOCX，以及数学建模论文模板、原生公式、三线表、修订和批注。
2analysis Modeling
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、数据理解、假设预检、变量定义、模型公式、目标函数、约束条件、求解策略和可交给代码实现的建模报告。
Mathmodel Figure Templates
Use this skill in the MathModel LaTeX sandbox when the user asks to reproduce built-in scientific visualization templates, especially prompts from the Improve tab mentioning $mathmodel-figure-templates, 科研绘图模板, SHAP蜂群柱状图, 配对云雨图, 交叉验证ROC, 泰勒图, 相关矩阵组合图, 预测真实值边缘分布图, TPE调参3D曲面, 下三角相关矩阵半边小提琴图, 分组环形热图, 城市公园降温组合图, or Nature和弦图. It provides ready-to-run Python scripts bundled inside the skill.
Chinese Thesis Workbench
Standardize, draft, revise, check, and package Chinese undergraduate thesis or graduation-design papers from school templates, task books, proposals, sample papers, source code, screenshots, databases, APIs, tests, literature PDFs, Word comments, and existing drafts. Use when the user asks to write, generate, refactor, polish, reduce AIGC style, verify, format, or deliver a Chinese thesis with ev…
Math Modeling
当用户要求数学建模、建模竞赛、建模分析、代码求解、结果可视化或生成数学建模论文时使用。支持完整三阶段流程、单独执行任一角色，以及在关键节点使用独立 Subagent 进行阶段内质检；默认只启用质检 Subagent，用户可明确选择额外协作。
数据预处理R语言
完备严谨的统计学数据预处理流程（默认 R 语言，无 R 时可降级为"生成可本地运行脚本"或 Python 分支）。支持两种模式：完整全流程（10 步）或轻量局部模式（只执行用户指定的若干步骤）。10 步：分布探查→描述统计与交叉表→数据清洗(缺失/异常/一致性)→数据变换(防泄漏)→变量编码与重赋值→衍生变量与分组分层→平稳性检验(非时序跳过)→多重共线性与降维→数据集划分→结果验证。每步输出代码、配图、UTF-8 with BOM CSV；阈值(VIF>10、|偏度|>1)为默认值、可由用户覆盖；关键决策点（异常取舍、缺失填补方案）会暂停与用户确认。本技能是底层业务工具，可由 math-modeling 内部按需加载；仅做局部清洗/编码等单步处理或明确要求 Python 时按轻量模式执行，避免与 math-modeling 同时顶层触发两套流程。
LaTeX工具
从官方或内置模板创建、编译和校验数学建模 LaTeX 论文项目，并可配合 DOCX 工具把完整 LaTeX 论文转换为 Word。
Find Skills
场景驱动+关键词双模式技能发现工具。当用户用自然语言描述场景/需求（如"我想做一个海报""帮我分析股票"），或明确说"安装技能/find skills/找个skill"时，自动从官方内置、本地已安装、SkillHub、虾评、GitHub、ClawHub 六层联合搜索并推荐最合适的技能，支持一键安装。已完全替代官方原 find-skills 插件。