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数学建模竞赛的 AI 工作流：一套以完整性为底座的 Codex/DSH 技能链

诚实定位：本仓库不是"一键出论文"的自动驾驶工具，而是一套给有纪律的人类队伍用的重型质量护栏——题意合同、哈希传播、证据账本、防伪造人工签认、可复现验收。已通过三题实战演习验证（详见下文），当前为 beta 阶段。任何全自动运行的结果都只能标 UNVERIFIED，不能声称"比赛提交就绪"。

✨ 功能特性

• 完整性门禁链：输入白名单 + SHA-256 指纹、题意合同（固定量/决策量分离）、阶段门禁与 STALE 传播、结论—证据账本、七个人工检查点（AI 不得自批）；
• 八阶段工作流：文献检索（按需）→ 题意分析与建模（contract_lint 冻结前校验）→ 编程与图表（含候选算法对比实验）→ 流程图 → 论文撰写（Typst/LaTeX 双引擎，34 套模板 + 防误提交哨兵）→ 论文评审打磨环（评分卡 + 多版本摘要）→ 最终验收（完整性/文本/提交包/编译/视觉九道检查）；
• Python + MATLAB 双轨：matlab_runner 四重门禁（退出码/完成标记/RESULT 行/产物新鲜度），固定种子与精确版本记录，跨版本复现差异处置流程；
• 提交包校验：论文 PDF、支撑材料 zip、提交工作簿逐格 schema、AI 使用日志、MD5 清单；
• DSH 集成：dsh/preset-mathmodel/ 提供数学建模 Agent 预设（本机已通过 mount 校验；安装方式为手动复制到用户预设根，见下方"路线 B"）。注意：DSH 没有插件市场，当前也尚未打包成官方 profile bundle——该形态待官方"包内 skill 资源路径"能力闭合后补充；
• 隔离评测：7benchmark 封存/验封协议，历史公开题按污染敏感性处理，不宣称盲测能力。

🚀 快速开始

路线 A：Codex + 技能链（推荐）

git clone https://github.com/ShuoSachiko/MathMN.git
cd MathMN
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/setup-codex.ps1   # 建立 .agents/skills 联结
mkdir workspaces\my-problem
cd workspaces\my-problem
codex   # 输入：$1start-mathmodel 完成这个数学建模任务

环境检查用 $doctor；需要 MATLAB 时先跑 python skills/3coding-visual/scripts/matlab_runner.py --check。

路线 B：DeepSeek Harness 安装

本仓库提供 DSH 的"数学建模"Agent 预设（已在本机通过 mount 校验）。安装分三步：拿仓库 → 建技能联结 → 装预设。

第 1 步：获取仓库

git clone https://github.com/ShuoSachiko/MathMN.git
cd MathMN

第 2 步：建立技能发现联结（技能链靠工作区内的 .agents/skills 被发现，会话工作目录要在这个仓库内或其 workspaces/ 子目录下）

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/setup-codex.ps1

第 3 步：安装预设

Windows PowerShell：

mkdir "$env:USERPROFILE\.dsh\.agent-presets\mathmodel" -Force
Copy-Item dsh\preset-mathmodel\* "$env:USERPROFILE\.dsh\.agent-presets\mathmodel" -Force

macOS / Linux：

mkdir -p "${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}/.agent-presets/mathmodel"
cp dsh/preset-mathmodel/* "${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}/.agent-presets/mathmodel/"

第 4 步：新建会话并验证

1. 在 DSH 新建会话时，预设列表中选择 数学建模；
2. 会话工作目录设为仓库根目录（或 workspaces/ 下某题工作区）；
3. 验证成功：会话技能目录里能看到 1start-mathmodel、2analysis-modeling、6verity 等技能；输入 $1start-mathmodel 完成这个数学建模任务 即进入工作流。

从 GitHub 发现本插件：本仓库打有 dsh-plugin 话题标签，可在 https://github.com/topics/dsh-plugin 中找到。

一键安装（profile bundle）待办：DSH 官方的一键安装形态为 dsh plugin --profile <name> add <git-spec>（profile bundle）。当前版本对"包内随附 skill 目录"的声明式路径仍有官方列名的覆盖缺口，因此本仓库暂以"复制预设文件"方式安装；待能力闭合后补充 dsh/bundle/ 并支持一条命令安装。详见 dsh/README.md。

🔁 工作流

1start-mathmodel（总控）→ mathmodel-literature-research（按需）
→ 2analysis-modeling（题意合同 + contract_lint + 候选池）
→ 3coding-visual（可复现代码 + 对比实验 + 图表）
→ 4drawio（非数据图）→ 5writing（论文）
→ mathmodel-review-polish（评审 + 摘要多版本 + 迭代）
→ 6verity（九道验收，产出 VERIFY_REPORT）

每个阶段产物可机器校验，输入或上游哈希变化时下游自动标 STALE 并重跑。

🧪 三题实战演习（2026-08，已封存）

用三个真实题目快照（2024-A 板凳龙、2025-A、2025-B 碳化硅）对流水线做了端到端验证：

• 三篇中文论文全部 xelatex 编译成功，提交包校验 PASS，21 个人工检查点零伪造；
• 数值复现：两题干净复现 PASS；2025-A 暴露了 MATLAB 版本更新（Update 3→4）导致固定种子启发式漂移——已按规程处置并固化"精确版本记录"义务；
• 演习修复：root_hash 双口径统一、LaTeX 图片路径约定修正、runner 编码修复、沙箱环境文档化；
• 完整结论与逐题报告见 workspaces/EXERCISE_SUMMARY.md（演习工作区默认不入库）。

📁 目录结构

skills/                     # 全部 16 个技能（含共享规范 _references）
scripts/                    # 安装/启动脚本（setup-codex、setup-local 等）
dsh/                        # DeepSeek Harness 预设与发布说明
backend/  frontend/         # 历史遗留 WebUI（demo 阶段，见 升级说明.md）
docs/                       # 文档

WebUI 后端为历史遗留产品：Web Search/RAG/HIL/Evaluator/Fallback 均未实现或仅配置壳，架构级缺陷（解释器无沙箱隔离、无断点续跑、5 小时硬超时）未修复。比赛请走技能链路线，详见 升级说明.md。

✅ 验证

# 技能单元测试（stdlib，共 15 个文件）
python skills/1start-mathmodel/scripts/test_project_guard.py
python skills/2analysis-modeling/tests/test_contract_lint.py
python skills/6verity/tests/test_integrity_check.py
# ... 完整清单见 AGENTS.md 或 .github/workflows/ci.yml

# 模板校验 / MATLAB 探测
python skills/5writing/scripts/validate_templates.py
python skills/3coding-visual/scripts/matlab_runner.py --check

CI（GitHub Actions）在 push 后自动运行：13 个技能测试文件、模板静态校验、bash -n writing_check.sh、后端 ruff 与 compileall。

⚠️ 环境注意

• 受限沙箱（如 DSH 默认模式）下 MATLAB 与 xelatex/MiKTeX 装包需要更宽执行权限，子代理会话通常无法扩权——见 skills/doctor/SKILL.md 的"沙箱化 Harness 环境"节；
• LaTeX 论文统一从 paper/ 目录编译，图片路径用 ../figures/（Typst 例外，保持文件相对路径）。

📄 许可证

PolyForm Noncommercial License 1.0.0：源码开放，个人/学术/研究等非商业用途免费；商业用途请联系作者单独授权。

🙏 致谢

本项目基于 jihe520/MathModelAgent 的技能工作流持续开发；模板、完整性框架与多智能体设计承袭上游。感谢以下项目：OpenCodeInterpreter、TaskWeaver、Local-Code-Interpreter、MathModelingLatexTemplate、Agent Laboratory。