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dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-

面向 DeepSeek Harness 的门控式数学建模 skill 套件:五阶段流水线、阶段门、国奖写作范式、灵敏度分析、统计诊断与竞赛预设。

技能包
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文档README

GateCraft(门控工艺)

English

门控式数学建模 skill 套件(9 skills + DSH preset)for DeepSeek Harness。不做无脑端到端自动化——agent 求解与质检,人在每个阶段门思考与决策,产出带自己品味的建模成果。

内容

  • 9 skills:competition-workflow(五阶段流水线总控:阶段门 / EDA 五问 / 验证三件套 / 脚本化质检)· guozhan-paper(国奖写作范式)· vision-ocr(题面与范文阅读)· sensitivity-analysis · statistical-diagnosis · math-modeling-paper(论文内容)· math-paper-template(LaTeX 排版)· tex-pdf-image-to-word(转换 Word)· paper-gate(交付强制验收层)
  • assets:optimization-playbook(优化求解/验证决策表)· figure-playbook(流程图与图件模板)· prompt-pack(14 条实战提示词)· flowchart_gen.py(规格 → drawio 生成器)· ocr_batch.py(并发 OCR)· docgate.py(paper-gate 执行引擎)· official-paper-format.md(官方格式真源)
  • DSH preset:presets/math-modeling/ — 粘贴一道竞赛题即可自动启动工作流

安装

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sh
复制代码
dsh plugin add Crayonnan/dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-

可选:把 presets/math-modeling/ 拷贝到 ${DSH_HOME:-$HOME}/.dsh/.agent-presets/math-modeling/,新会话选择"数学建模模式"。

技能协作图(数模一条龙)

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text
复制代码
competition-workflow(总控,两模式:流水线 / Day1-3 时间线) │ 阶段0 读题 ▼ vision-ocr(OCR 落盘,按需取段) │ 阶段1 分析建模 → ANALYSIS_MODELING_REPORT.md │ 阶段2 代码结果 → RESULTS_REPORT.md │ └─ statistical-diagnosis(模型诊断 → DIAGNOSIS_REPORT.md) │ 阶段3 灵敏度 → sensitivity-analysis(题型自适应 → SENSITIVITY_REPORT.md) │ 阶段4 论文 ▼ math-modeling-paper(内容) ──► math-paper-template(排版) ──► PDF │ 参考 guozhan-paper(国奖范式) │ 需要 Word 版 └── official-paper-format.md ◄────────┴──► tex-pdf-image-to-word(11 条检查) │ 阶段5 验收 → VERIFY_DOCGATE.md + VERIFY_REPORT.md ▼ paper-gate + docgate.py(交付强制闸门:FAIL 禁交) ▼ 提交前检查清单(★项逐条勾验)

paper-gate —— 论文交付强制验收层

模型内核达标而失分集中在表达层与验收层(图表超版心、编号双轨、AI 工具混入文献、摘要数量级跳变、声明强度超过证据等级、篇幅失衡、错别字群),且既有检查全部绑定 LaTeX 管线、对实际提交的 docx 工件静默失效。由此建立:

  1. 工件唯一性铁律:只认最终提交文件;任何转换/另存后必须重跑检查。
  2. docgate.py 机械 gate:对 docx(OOXML)/tex 双后端执行 13 项检查——图片几何(版心动态读取)、图/表/式编号对账、AI 痕迹全文扫描(含参考文献区)、摘要数字映射+数量级哨兵、篇幅均衡、跨章重复、错别字模式库、变量空解释残骸、语言去AI化等。FAIL 未清零禁止提交。
  3. 声明强度校准:求解结论按证据等级五档(解析证明→仅启发式)映射允许措辞。
  4. 规则参数化:阈值/词表/赛事页数全部在 paper-gate-rules.yaml,换赛事只改配置。

用法:python assets/docgate.py <提交文件.docx|.tex> [--results RESULTS_REPORT.md] [--problem 题面.txt]

依赖与回归测试:pip install -r requirements.txt 后运行 python tests/test_docgate.py(合成夹具验证干净文档零 FAIL、脏文档逐项命中且退出码为 1;对历史真实缺陷论文另有人工回归基准)。

理念

  • 阶段门:报告必须通过自检才进下一阶段;失败迭代 2-3 轮,记录"改动 → 效果 → 指标"。
  • 报告先行:论文每个句子都来自阶段报告中的事实;范文句子只作样例,不抄模板。
  • 数值纪律:论文每个数字只许来自 reports/ 报告或代码输出;改脚本重跑后做「论文数字↔csv」零漂移核对。
  • 批判性验证:外部指南逐条核实、第三方结论重算、结果对照文献基准。
  • 品味来自范式:四项衔接要求(R1-R4)每条带"标准 + 正面样例 + 反例"。

适用范围

在统计分析类与优化/决策类(典型" C"题)上经过实战检验。机理/物理仿真(A 题)与图论/工程(B 题)未经检验——自行扩充检查清单并回馈社区。

与 MathModelAgent 的分工

不是重复,是分工:其求解器作为后端(mma_exec_python 钩子已预留),GateCraft 是编排与质检层——思考、转向与深度参与发生在阶段门上。

结构

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text
复制代码
skills/ 9 skills(competition-workflow 为总控) assets/ playbooks / prompt-pack / docgate.py / 生成器(与 skills 同步) presets/ math-modeling(DSH preset) index.js + cordis.patch.yml + package.json dsh bundle 打包

License

MIT。贡献遵循一种格式:要求 / 可判定标准 / 正面样例(含页码) / 反例(含页码)——每条清单项必须来自一次真实失败或一次真实获奖。

技能包

快捷安装

复制到终端去安装插件

dshplugin--profilewebaddgithub:Crayonnan/dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-

温馨提示

装插件等于在本机跑第三方代码,权限与你相同,能读文件、用凭据、访问网络,工具审批管不到。请只装可信来源,并尽量锁定 commit。

站长:程序员鱼皮 老鱼简历 商务合作 增值电信业务经营许可证
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