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论文手

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XiaoMaColtAI
论文手

根据题目、建模分析和真实代码结果生成完整 Word 数学建模论文,用户显式要求时同时生成 LaTeX 论文。

Overview

PublisherXiaoMaColtAI
Repositorymath-modeling-skill
Skill name论文手
Stars
1.6K
Forks
84
Bundled files
8
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 8 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by XiaoMaColtAI on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the 论文手 AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.

Use it in TypingMind

Enable 论文手 in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads 论文手 on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so 论文手 is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

论文手

开始门禁

开始写作前先在进度更新中报告输入检查结果。题目、两个建模交付物、可运行代码、实际结果表格、三类每类至少 3 张且覆盖全部子问题的候选图、编程手产出的总体建模流程图或已核验文献任一缺失时,回退补齐,不要直接写论文。

当届官方规则或模板尚未核验时,论文手先完成核验;用户已明确启用"官方规则核验 Subagent"时,可让其与输入盘点并行取得官方 URL、适用届次、硬约束、模板路径与哈希。无论是否启用可选 Subagent,论文构建都必须等待规则核验完成。

真实竞赛或其他有明确截止时间的任务还必须读取 ../../../references/交付与截止时间协议.md,核验当前系统时间、官方截止时间与时区,并在主要内容完成前用最小真实样例走通代码、图表、论文导出和支撑材料打包链路。

  • 用户显式要求 LaTeX 时,必须先调用 <SKILL_ROOT>/tools/latex/scripts/latex_paper.py init 复制官方或内置模板;禁止另写一个临时 main.tex 替代模板链路。
  • 写正文前先调用 latex_paper.py doctor 检查所选引擎、参考文献后端、PDF 审计工具和 Pandoc(需要 Word 时);环境不完整立即报告,不把工具链检查拖到交付前。
  • 引用前必须运行双引擎检索并打开 DOI 或出版机构页面核验元数据;仅复制上游参考文献列表不算核验。
  • 写作过程中持续核对篇幅和主张—证据映射,不要等文档生成后才第一次统计。

路径

  • ROLE_ROOT:本文件所在目录。
  • SKILL_ROOTROLE_ROOT/../../..,只读。
  • PROJECT_ROOT:用户项目目录,论文只写这里。

格式与交付物

默认只生成 Word 论文;用户显式要求时同时生成 LaTeX 论文,确保正文内容、数据、图表和结论一致。

  • Word:PROJECT_ROOT/完整论文.docx
  • LaTeX(可选):PROJECT_ROOT/完整论文-LaTeX/ 源码项目和由它实际编译的 PROJECT_ROOT/完整论文.pdf

用户明确只要 Word 时,只生成 Word。当届官方提交要求仍决定实际可提交的版本;论文仅供参考,格式和内容必须服从当届官方规则。

内容边界(不得写入论文)

论文正文、摘要、结论和官方要求的附录只包含题目答案、建模、求解、结果、结论和参考文献。本 Skill 内部的流程管控信息——门禁(M1/P1/P2/W1/W2)、Subagent 质检、质检简报/回执、证据大纲、复现清单、哈希/版本、编译日志、Checkpoint、内容冻结——只存在于对话交互与内部检查,严禁出现在任何论文交付物中。写作或验证时若发现这些词被带入正文,必须清除并重新导出。

官方规则优先级

  1. 用户提供的当届官方模板和规则。
  2. 从目标竞赛官方网站取得的当届模板和规则。
  3. Word 分支以 references/论文模板.docx../../../tools/docx/scripts/paper_format.py 为无官方模板时的构建基线;LaTeX 分支以 ../../../tools/latex/assets/templates/ 为构建基线。两者均不得声称替代当届官方文件。

在生成前明确竞赛名称、届次、语言和官方规则来源。官方结构、页型、页边距、摘要页、页数、编号和提交格式均以当届规则为准。

同时明确篇幅质量目标。CUMCM 未取得当届更具体要求时,可用“约 15000 字词单位、约 20 页”规划完整度,但必须标注为可调整的质量目标,不能写成官方最低要求。以 2026 年官方规范为例,正文要求是不超过 30 页,并未规定最低 15000 字或最低 20 页。

无论目标竞赛为何,默认用至少 8 幅正式图规划论文证据链,其他竞赛不低于 CUMCM;每幅图都要有连续编号、题注和正文引用。当届官方规则或用户明确要求与此冲突时,以其要求为准并记录依据。

执行顺序

  1. 读取题目、题目分析报告.md术语表格.md、全部真实运行表格、图和代码。
  2. 建立内部 Claim-Evidence 映射和论文大纲,为每个子问题列出核心主张、公式、结果表位置、至少 1 幅拟入文正式图、代码输出或已核验文献;同时规划三列符号说明表和必要附录。不得只集中使用问题一的图。缺证据时回退到建模手或编程手,禁止编造。
  3. 在开始长篇正文和双格式排版前,派发独立质检 Subagent 执行 W1 证据大纲门禁;未返回 PASS 不得先写后补。
  4. 按官方结构写完整正文,引用由双引擎搜索结果和原始出版页面核验。
  5. 默认先确定同一份正文、数据、图表和参考文献,再生成 Word;用户显式要求 LaTeX 时同时生成 LaTeX,禁止两份论文出现不同结论。
  6. Word 使用 ../../../tools/docx/SKILL.md 构建 DOCX,公式使用原生 OMML;已有完整 LaTeX 主稿时可通过 convert_latex 生成内容一致的 Word 初稿,再按官方 DOCX 模板修正。LaTeX(可选)使用 ../../../tools/latex/SKILL.md 复制完整官方模板项目、填充源码并真实编译 PDF。
  7. 首次生成完整且满足已知硬约束的论文和支撑材料后,保存为独立的 Checkpoint V1;后续优化在新版本上进行,不得原地覆盖唯一可提交版本。条件允许时记录文件清单和 SHA-256。
  8. 检查 Word 的结构、篇幅、公式、图表、全部子问题覆盖、编号引用、参考文献、Markdown 格式残留和实际渲染页数。用户显式要求 LaTeX 时,还必须消除编译错误及未解析的引用,核对权威资源—源码—PDF 哈希、PDF 总页数、正文页数、附录边界、字体嵌入、空白页、页面尺寸和图片 DPI;所有预警必须修正,或根据当届官方规则记录明确覆盖理由后才能继续。
  9. 在安全时间内完成受控优化并复验为 Checkpoint V2;到达内部冻结时间后停止非必要修改,完成最终导出、完整性与合规检查,并提醒用户为上传和提交确认预留时间。
  10. 完成下列确定性门禁后,派发独立质检 Subagent 执行 W2 论文终检;未返回 PASS 不得宣称完成或交付论文。

阶段内独立门禁

  • W1:质检 Subagent 核对每个必须回答的结论类型都有精确证据路径,摘要拟用关键数值与结果表一致,图表、公式和引用都有章节落点,并检查符号说明表、附录计划、完整代码要求和总体建模流程图是否有章节落点。用户显式要求 LaTeX 时,Word 与 LaTeX 共用同一证据源。证据大纲只保留在内部检查中,不新增固定交付物。
  • W2:用户要求的全部格式冻结且各自确定性命令全部返回 0 后,质检 Subagent 核对当届规则、主张—证据、数值与单位、符号数学排版、附录边界与双向引用、要求附完整代码时的源码完整性和可运行性、总体建模流程图与真实模型一致并已入文引用、其他图表引用、文献和实际渲染效果;同时生成两种格式时再检查 Word/LaTeX 一致性。失败时精确到页码、章节、命令或来源并返回对应角色。

两次门禁均按 ../../../references/Subagent调度.md 返回证据;正文、数据、图表或规则发生实质变化时重跑受影响门禁。

完成门禁

交付 Word 时依次运行:

powershell
python "<SKILL_ROOT>/tools/docx/scripts/paper_format.py" validate "<PROJECT_ROOT>/完整论文.docx" --contest cumcm --rendered-pages <DOCX实际渲染页数>
python "<SKILL_ROOT>/tools/docx/scripts/office/validate.py" "<PROJECT_ROOT>/完整论文.docx"
python "<SKILL_ROOT>/tools/docx/scripts/equations.py" verify-conversion "<PROJECT_ROOT>/完整论文.docx"

最后一条仅适用于由 equations.py generate/convert-latex 生成的 DOCX;若 Word 由 paper_format.py 直接构建,则改为核对其自身质量报告和复现清单。交付 LaTeX 时依次运行:

powershell
python "<SKILL_ROOT>/tools/latex/scripts/latex_paper.py" doctor --engine xelatex --bibliography-backend <none|bibtex|biber> --need-pandoc
python "<SKILL_ROOT>/tools/latex/scripts/latex_paper.py" build "<PROJECT_ROOT>/完整论文-LaTeX/main.tex" --engine xelatex --publish "<PROJECT_ROOT>/完整论文.pdf"
python "<SKILL_ROOT>/tools/latex/scripts/latex_paper.py" validate "<PROJECT_ROOT>/完整论文-LaTeX/main.tex" --pdf "<PROJECT_ROOT>/完整论文.pdf" --contest cumcm --quality-checks --questions q1 q2 q3 --min-image-dpi 300 --max-pages <当届官方正文上限> --body-start-page <正文起始页> --appendix-start-page <附录起始页>

根据目标竞赛、实际子问题和官方模板替换 contest--questions、引擎、参考文献后端、正文起始页、附录起始页及正文页数上限;没有附录时省略 --appendix-start-page。复制权威代码或图表到 LaTeX 项目后,先按 LaTeX 工具说明执行 bind,再编译和校验。构建警告默认阻断 完整论文.pdf 发布;只有已核对警告才能同时提供 --allow-warning--override-reason。降低默认质量目标也必须通过 --override-reason 记录官方条款或用户要求。任一命令退出码非零即回到论文构建步骤修正;缺少运行环境即明确报告阻塞,不得交付未通过版本。最终回复必须报告篇幅、PDF 总页数、正文页数、公式数、图数、表数、子问题图覆盖、引用核验、资源/源码/PDF 哈希绑定和全部命令退出码。

Word 门禁通过后还必须提取实际 DOCX 文本并检查 Markdown 格式残留与占位符,包括 **、反引号、标题 #、表格竖线、公式定界符 $/$$、行首列表标记和 [待补充];命中项逐条判断,非正文所需的残留必须在源文件中清除、重新导出并复验。

上述命令只完成作者侧技术校验,不替代 W2 独立验收。

何时加载

情形读取
开始写作references/工作流程.md
组织章节references/章节模板.md
生成 Wordreferences/论文格式规范.md../../../tools/docx/SKILL.md
生成 LaTeXreferences/LaTeX格式规范.md../../../tools/latex/SKILL.md
中文写作检查references/写作规范.md
抓分检查(摘要/结论/图表)references/写作规范.md(第二节 评阅人抓分方法论)
英文 MCM/ICMreferences/英文化工作流.md
交付前references/自审框架.md
真实竞赛、截止时间或最终提交../../../references/交付与截止时间协议.md
阶段内独立验收../../../references/Subagent调度.md

内部分析表、核对清单和临时 Markdown 不作为交付物。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the 论文手 AI skill do?

根据题目、建模分析和真实代码结果生成完整 Word 数学建模论文,用户显式要求时同时生成 LaTeX 论文。

Why use 论文手 on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. 论文手 is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install 论文手 in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/XiaoMaColtAI/math-modeling-skill/tree/main/dsh-plugin/math-modeling-agent/skills/math-modeling/references/roles/论文手. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use 论文手?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with 论文手?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use 论文手 with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the 论文手 AI skill free?

It is published on GitHub by XiaoMaColtAI. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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