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Mathodology 是一套专为数学建模竞赛设计的数模 Agent Skills，面向 Claude Code、Codex 等兼容 Agent Skills 的 AI 编程工具。它把获奖级数模方法论——问题拆解、模型构建、可复现实验、获奖级论文写作、提交包组装——沉淀为可直接加载的项目 skills、subagents 和 workflow 模板。
覆盖的竞赛类型：
- MCM/ICM（美赛）：面向 Outstanding/Finalist 级产出
- CUMCM（全国大学生数学建模竞赛）：面向国家一等奖级产出
- 华数杯、M3、HiMCM/MidMCM、IMMC/IM2C
- leaderboard/数据科学型、运筹/政策/商业案例型、短时冲刺型竞赛
本仓库是 skills-only 分支：刻意不包含原可运行应用源码，只保留项目级 skills、skill 元数据、轻量文档、备份脚本和许可证。
.claude/skills/<skill-name>/SKILL.md中的 Claude Code 项目 skills.claude/agents/中的 Claude Code 项目 subagents（建模、编码、论文、评审等分工角色）.claude/workflows/中的 Claude Code 竞赛 workflow 模板- 每个 skill 自带
agents/openai.yaml，方便 Codex 风格工具展示和调用 - 根目录
AGENTS.md，给不会自动发现 project skills 的工具使用 docs/下的 skills 和 workflow 文档mathodology-whole-projectskill 中的 skills-only 备份脚本
这个分支不保留应用源码、CI workflow、部署文件、生成的 contracts、包锁文件、数据集、构建产物或安装器资源。
一条命令把全部 Mathodology skills 全局安装到 Codex 和 Claude Code：
npx -y skills@latest add sweetcornna/mathodology --global --copy --yes --skill '*' --agent codex claude-code一条命令更新已安装的 Mathodology skills：
npx -y skills@latest update --global --yes mathodology-whole-project mathodology-agent-pipeline mathodology-dev-test-release mathodology-gateway-api mathodology-project-orientation mathodology-skill-authoring mathodology-web-ui如果你用本仓库 checkout 来使用 Claude Code 项目 subagents 和 workflow 模板，请在 checkout 里运行完整一键更新器：
git pull --ff-only && npx -y skills@latest update --global --yes mathodology-whole-project mathodology-agent-pipeline mathodology-dev-test-release mathodology-gateway-api mathodology-project-orientation mathodology-skill-authoring mathodology-web-ui这条命令使用 vercel-labs/skills 提供的开放 skills CLI，从 GitHub 安装 Agent Skills 到对应 agent 的 skills 目录。
安装或更新后重启 Codex 或 Claude Code，让新 skills、subagents 和 workflow 模板被发现。查看 CLI 帮助请用 npx -y skills@latest --help；不要使用 skills add <repo> --help，当前 CLI 版本可能会把它当成安装命令执行。
更多目标和验证方式见 docs/INSTALL_zh.md。
Mathodology 分别提供 Codex 和 Claude Code 的竞赛编排指导：
- Claude Code：使用
.claude/workflows/mathodology-award-submission.md，并调用.claude/agents/中的项目 subagents。 - Claude Code 竞赛类型适配：M3、HiMCM/MidMCM、IMMC/IM2C、leaderboard/data-science、运筹/政策/商业案例和短时冲刺赛使用
.claude/workflows/mathodology-contest-variants.md。 - Codex：加载
mathodology-whole-project，按多 agents 模式执行 9 个 phase。
两种模式都面向国奖或 MCM/ICM O 奖级别产出：多模型备选、有证据支撑的假设、可复现实验、成熟论文、完整提交包。类型适配器会把这些 gate 调整到论文优先、代码优先、冲刺型、中学生型和政策/商业案例型竞赛。
完整 phase 模型见 docs/WORKFLOWS_zh.md。
| Skill | 适用场景 |
|---|---|
mathodology-whole-project |
整个 skills 仓库的备份、迁移、恢复、整体理解，或 Codex/Claude Code 竞赛工作流编排 |
mathodology-project-orientation |
在 skills-only checkout 中开始工作，或验证仓库边界 |
mathodology-agent-pipeline |
维护原 agent pipeline 的归档知识 |
mathodology-gateway-api |
维护原 gateway 和 API 的归档知识 |
mathodology-web-ui |
维护原 Web UI 的归档知识 |
mathodology-dev-test-release |
验证 skills 仓库，或保留 dev、test、release 归档指导 |
mathodology-skill-authoring |
新增、更新、验证或 review 项目 skills |
克隆仓库：
git clone https://github.com/sweetcornna/mathodology.git
cd mathodologyClaude Code 打开本仓库后，从这里加载 skills：
.claude/skills/
Codex 或其他 AI 编程工具从这里开始：
AGENTS.md
然后按任务加载 mathodology-whole-project 或更具体的 skill。拿到赛题后，直接按 docs/WORKFLOWS_zh.md 的 phase 工作流开跑。
创建 skills-only 备份：
bash .claude/skills/mathodology-whole-project/scripts/create-source-backup.sh默认备份到仓库外：
../mathodology_skills_backups/<timestamp>/mathodology-skills-<timestamp>.tar.gz
归档使用 skills 白名单，只包含当前保留的 skills 仓库文件。它会排除 .git/、secret、构建产物、运行时状态，以及本地可能残留的旧应用目录。
恢复细节见 docs/BACKUP.md。
验证所有项目 skills：
for d in .claude/skills/*; do
python3 /Users/cornna/.codex/skills/.system/skill-creator/scripts/quick_validate.py "$d"
done检查元数据和目录一致性：
python3 - <<'PY'
from pathlib import Path
import re
import yaml
root = Path(".claude/skills")
for d in sorted(p for p in root.iterdir() if p.is_dir()):
text = (d / "SKILL.md").read_text(encoding="utf-8")
frontmatter = yaml.safe_load(re.match(r"^---\n(.*?)\n---\n", text, re.S).group(1))
assert frontmatter["name"] == d.name
assert frontmatter["description"].startswith("Use when")
assert (d / "agents" / "openai.yaml").exists()
print("skills ok")
PY保持这个分支只服务数模竞赛 skills。除非明确改变仓库策略，不要加回应用源码树、生成客户端、CI workflow、Docker 文件、安装器、数据集或构建产物。
如果需要历史应用实现，可以从 Git 历史恢复；它不是当前 GitHub tree 的一部分。
MIT。见 LICENSE。