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Cumcm Step Review

by yuanchen-home in yuanchen-home/cumcm-step-review

数学建模国赛(CUMCM/全国大学生数学建模竞赛)分步审核工作流。当用户要求做数学建模国赛题目、完整建模、建模分析、代码求解、结果可视化、生成数学建模论文、写 AI 工具使用声明/AI 使用报告时使用,且需要分步推进、先审核思路与算法再写代码、每个部分写入论文草稿供审核。按'问题重述→数据预处理→逐问建模与求解→模型分析与检验→模型评价与推广→参考文献→附录→问题分析→模型假设→符号说明→摘要'…

MITAuto-check passedDocuments & Office

Install Cumcm Step Review

skills CLI
$ npx skills add yuanchen-home/cumcm-step-review --skill cumcm-step-review -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install yuanchen-home/cumcm-step-review cumcm-step-review --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
cumcm-step-review
GitHub stars
319
Token cost
~2.3k tokens
SKILL.md length
483 words
Files
138 (incl. scripts, references, assets)
Skills in repo
2
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

数学建模国赛(CUMCM/全国大学生数学建模竞赛)分步审核工作流。当用户要求做数学建模国赛题目、完整建模、建模分析、代码求解、结果可视化、生成数学建模论文、写 AI 工具使用声明/AI 使用报告时使用,且需要分步推进、先审核思路与算法再写代码、每个部分写入论文草稿供审核。按'问题重述→数据预处理→逐问建模与求解→模型分析与检验→模型评价与推广→参考文献→附录→问题分析→模型假设→符号说明→摘要'…

  • Works in 10 steps: 首次进度更新回显:已激活本… → 开始每个论文部分前,实际读取 references/阶段流程.md… → 严格调用本 Skill… → …
  • Documents & Office work in your project
  • SKILL.md covers 定位, 根目录契约, 强制执行协议 and 论文草稿(审核载体), plus 8 more sections

What it does

Cumcm Step Review is an agent skill from yuanchen-home/cumcm-step-review. 数学建模国赛(CUMCM/全国大学生数学建模竞赛)分步审核工作流。当用户要求做数学建模国赛题目、完整建模、建模分析、代码求解、结果可视化、生成数学建模论文、写 AI 工具使用声明/AI 使用报告时使用,且需要分步推进、先审核思路与算法再写代码、每个部分写入论文草稿供审核。按'问题重述→数据预处理→逐问建模与求解→模型分析与检验→模型评价与推广→参考文献→附录→问题分析→模型假设→符号说明→摘要'逐步完成:每部分先给出分析与候选方案,用户审核通过后编写代码,并把该部分写入 Word 论文草稿再次供用户审核;全部定稿后按国赛 AI 使用规范生成 AI 工具使用声明与 AI工具使用详情.pdf;保留建模约束、工具链、算法库与最终验收。

Its SKILL.md is about 2.3k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 141 other files, including scripts, reference files and assets (for example `CREDITS.md`, `README.md` and `agents/openai.yaml`).

It sits in Documents & Office. It works with draw.io. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Documents & Office work in your project

Example prompts

  • “问题重述→数据预处理→逐问建模与求解→模型分析与检验→模型评价与推广→参考文献→附录→问题分析→模型假设→符号说明→摘要”
  • “/cumcm-step-review”

Workflow steps

10 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

  1. 首次进度更新回显:已激活本 Skill、SKILL_ROOT、PROJECT_ROOT、当前论文部分、目标赛题与届次、计划读取的入口。未确认的官方规则明确标为待核验。
  2. 开始每个论文部分前,实际读取 references/阶段流程.md 中对应部分;把该部分写入论文草稿前,必须实际读取 references/优秀论文写法指南.md 的对应章节,需要实证句模/章节频率时再读取 references/优秀论文语料分析报告.md…
  3. 严格调用本 Skill 内置的脚本和模板。已有初始化、转换、编译或校验工具时,禁止为了省时手写替代实现。
  4. 把任何校验警告视为未完成。只有当届官方规则或用户明确要求允许偏离时,才能记录"规则来源、偏离项、理由"后继续;不得自行降低篇幅、图表、公式、引用或编译质量目标。
  5. 环境缺少引擎、搜索源、渲染器或依赖时,报告阻塞并继续完成仍可验证的部分;禁止静默换工具、跳过验证或用较差产物冒充完成。
  6. 每个论文部分写入 论文草稿.docx 后,先提交用户审核;用户确认通过后才冻结该部分并进入下一部分。用户要求修改时,修改后重新提交审核。任何含公式的部分,提交审核前必须完成公式格式检查与修复(公式居中、编号右对齐且连续、正文 (n) 引用、无占位符残留),并按…
  7. 关键节点按 references/质检清单.md 完成作者自检;独立 Subagent 质检门禁默认关闭,用户明确启用时按该文件中"独立质检"章节执行。
  8. 交付前运行当前部分规定的全部完成门禁。任一命令未运行、退出码非零、独立验收未通过、仍有未处理问题或产物在门禁后发生变化时,不得声称"已完成"。
  9. 最终回复列出实际读取的入口、实际运行的关键命令、退出码、用户审核状态、核心质量指标和仍存在的阻塞;不得只说"已检查"。
  10. AI 使用留痕与报告(贯穿 + 提交前必做):每个论文部分冻结时,同步把该环节的 AI 使用记录(环节、时间、工具、提示词摘要、处置、核验、对应文件)追加进 PROJECT_ROOT/ai_usage_log.md(格式见…

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 07cdd0f. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 1 file in scripts/, which the agent can run.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Cumcm Step Review loads about 2.3k tokens when it runs, and up to ~289k if it reads all its reference files. Until then it costs about 85 tokens; SKILL.md has 483 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~85
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.3k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~289k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from yuanchen-home/cumcm-step-review at commit 07cdd0f, republished under its MIT licence (© yuanchen-home). 483 words, ~2,344 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/cumcm-step-review/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 137 other files; get the full folder from GitHub.
name
cumcm-step-review
description
数学建模国赛(CUMCM/全国大学生数学建模竞赛)分步审核工作流。当用户要求做数学建模国赛题目、完整建模、建模分析、代码求解、结果可视化、生成数学建模论文、写 AI 工具使用声明/AI 使用报告时使用,且需要分步推进、先审核思路与算法再写代码、每个部分写入论文草稿供审核。按'问题重述→数据预处理→逐问建模与求解→模型分析与检验→模型评价与推广→参考文献→附录→问题分析→模型假设→符号说明→摘要'逐步完成:每部分先给出分析与候选方案,用户审核通过后编写代码,并把该部分写入 Word 论文草稿再次供用户审核;全部定稿后按国赛 AI 使用规范生成 AI 工具使用声明与 `AI工具使用详情.pdf`;保留建模约束、工具链、算法库与最终验收。

数学建模国赛-逐步审核版

定位

本 Skill 面向全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)的完整建模论文分步审核工作流。它不一次性产出全文,而是按论文章节推进:每部分先给出分析与候选方案,用户审核通过后再写代码,并把该部分写入 Word 论文草稿再次供用户审核,全部冻结后生成最终论文。生成的论文供用户参考,论文结构与格式必须以目标赛题当届官方规则和官方模板为准,不能用往届经验替代官方要求。

根目录契约

  • SKILL_ROOT:本文件所在目录,只读。脚本、参考、算法资料和模板都从这里读取。
  • PROJECT_ROOT:用户题目和项目所在目录,所有新产物只能写入这里。
  • 两个根目录必须不同;默认禁止覆盖 SKILL_ROOT 内任何文件。
  • 输入附件只读。确需修改模板时,先复制到 PROJECT_ROOT 再处理。

强制执行协议

  1. 首次进度更新回显:已激活本 Skill、SKILL_ROOT、PROJECT_ROOT、当前论文部分、目标赛题与届次、计划读取的入口。未确认的官方规则明确标为待核验。
  2. 开始每个论文部分前,实际读取 references/阶段流程.md 中对应部分;把该部分写入论文草稿前,必须实际读取 references/优秀论文写法指南.md 的对应章节,需要实证句模/章节频率时再读取 references/优秀论文语料分析报告.md 对应小节,按国赛优秀论文的篇幅、结构、句式与证据组织方式写正文;写、改或评摘要时,必须先实际读取 references/摘要写作/摘要写作方法论.md(93 篇国赛优秀摘要语料提炼的方法论),并按其"起草 → 二次验证 → 定稿"两阶段闭环执行;绘制技术路线图/求解流程图等非数据图时,先读取 references/绘图参考/drawio_flowchart.md 与 tools/drawio/SKILL.md(流程图工具已内置),命中论文级模板(roadmap-5band/framework-3col/stageflow-3col/taskflow-land)时再读取 references/绘图参考/scibox_templates.md 与 tools/drawio/scibox-diagram/SKILL.md(sci-box 流程图模板已内置);使用 PDF、Excel、论文搜索、DOCX 或 LaTeX 时,再实际读取 tools/*/SKILL.md(工具已内置,见 tools/README.md 与渐进式加载表);生成或核对 AI 工具使用声明/AI 使用报告时,必须先实际读取 references/AI使用报告/README.md,并按 references/AI使用报告/规范与红线.md 与 references/AI使用报告/报告结构模板.md 执行,最终运行 references/AI使用报告/scripts/ai_report_audit.py。 知道文件路径不等于已经执行。
  3. 严格调用本 Skill 内置的脚本和模板。已有初始化、转换、编译或校验工具时,禁止为了省时手写替代实现。
  4. 把任何校验警告视为未完成。只有当届官方规则或用户明确要求允许偏离时,才能记录"规则来源、偏离项、理由"后继续;不得自行降低篇幅、图表、公式、引用或编译质量目标。
  5. 环境缺少引擎、搜索源、渲染器或依赖时,报告阻塞并继续完成仍可验证的部分;禁止静默换工具、跳过验证或用较差产物冒充完成。
  6. 每个论文部分写入 论文草稿.docx 后,先提交用户审核;用户确认通过后才冻结该部分并进入下一部分。用户要求修改时,修改后重新提交审核。任何含公式的部分,提交审核前必须完成公式格式检查与修复(公式居中、编号右对齐且连续、正文 (n) 引用、无占位符残留),并按 references/阶段流程.md"公式检查(所有部分通用)"与 references/质检清单.md 四·一执行门禁;用户审核时一并核对公式格式,未通过不得冻结。
  7. 关键节点按 references/质检清单.md 完成作者自检;独立 Subagent 质检门禁默认关闭,用户明确启用时按该文件中"独立质检"章节执行。
  8. 交付前运行当前部分规定的全部完成门禁。任一命令未运行、退出码非零、独立验收未通过、仍有未处理问题或产物在门禁后发生变化时,不得声称"已完成"。
  9. 最终回复列出实际读取的入口、实际运行的关键命令、退出码、用户审核状态、核心质量指标和仍存在的阻塞;不得只说"已检查"。
  10. AI 使用留痕与报告(贯穿 + 提交前必做):每个论文部分冻结时,同步把该环节的 AI 使用记录(环节、时间、工具、提示词摘要、处置、核验、对应文件)追加进 PROJECT_ROOT/ai_usage_log.md(格式见 references/AI使用报告/报告结构模板.md 第 1 节);最终论文生成后、正式提交前按第 12 部分生成 AI 工具使用声明与 AI使用报告.docx/AI工具使用详情.pdf,核心建模与问题分析表述为参赛队主导并逐项人工审查核验;不得虚构使用记录,也不得用"未使用 AI"掩盖实际使用。

论文草稿(审核载体)

  • 在 PROJECT_ROOT 维护 论文草稿.docx:必须是 Word 文档,直接可读、可批注,供用户审核;不生成 Markdown 版本作为审核载体。
  • 每个论文部分完成后,使用 DOCX 工具把该部分追加或重建进 论文草稿.docx,再提交用户审核。
  • 内部临时分析文件不作为审核交付物。
  • 全部部分审核定稿后,由同一冻结正文生成最终 完整论文.docx 和 完整论文.pdf(LaTeX 编译;用户明确只要一种格式时按用户要求)。

分步审核流程

按以下顺序推进。每部分统一执行"分析 →(如需要)方案审核 → 代码实现 → 写入论文草稿.docx → 用户审核 → 冻结",详细要求见 references/阶段流程.md:

  1. 问题重述部分(问题背景、问题提出)
  2. 数据预处理部分
  3. 每个问题的建模与求解部分(q1→qN;内含问题分析、候选算法、代码与结果、图表)
  4. 模型的分析与检验部分
  5. 模型的评价与推广部分
  6. 参考文献部分
  7. 附录部分
  8. 问题分析部分(整体思路;问题确定后写)
  9. 模型假设部分(问题确定后写)
  10. 符号说明部分(问题确定后写)
  11. 摘要部分(全部部分审核定稿后写;走"起草 → 二次验证 → 定稿"两阶段闭环,见 references/摘要写作/摘要写作方法论.md)
  12. AI 工具使用声明(复检定稿,初版随参考文献写入)与 AI 使用报告(提交前必做;最终论文与摘要定稿后执行,见 references/AI使用报告/README.md;仅当届官方未作要求,或本队全程未用 AI 并按官方"未使用"文案声明时,可跳过)
  13. 终稿去 AI 味 / AIGC 降重版(可选,仅用户明确要求时执行、默认不执行;不替代冻结原稿,见 references/降重模块/README.md)

8、9、10 在写作与审核顺序上放最后(问题确定后写),摘要(11)在全部部分冻结后撰写;最终成稿排版时,摘要独立成首页,问题分析紧跟问题重述,模型假设与符号说明放在建模正文之前;12(AI 使用报告)在最终论文与摘要定稿后、正式提交前执行。

路由

用户意图执行方式
完整建模按上述 1–11 顺序分步推进,全部审核定稿后生成最终论文;使用过 AI 工具时继续执行 12(AI 使用报告)后再提交
只做单一或部分章节只执行对应部分及其门禁,不强制全流程
只写代码、跑结果需要题目和可执行的模型说明;缺失时先补齐必要分析
只生成或修改论文需要已审核的草稿与真实运行结果;缺失时回退到对应部分
生成 AI 工具使用声明 / AI 使用报告需要已冻结的完整论文与 ai_usage_log.md;按 references/AI使用报告/README.md 执行,产出 AI使用报告.docx 与 AI工具使用详情.pdf
终稿去 AI 味 / AIGC 降重(可选)需要已审核定稿的完整论文;按 references/降重模块/README.md 执行,产出独立的“去 AI 味版”并保留冻结原稿

固定交付物

  1. PROJECT_ROOT/论文草稿.docx:分步追加、供用户审核的 Word 文档。
  2. PROJECT_ROOT/完整论文.docx:全部部分审核定稿后生成。
  3. PROJECT_ROOT/完整论文.pdf 与 完整论文-LaTeX/:由同一冻结正文生成并真实编译。
  4. 可运行代码(.py / .m)、结果表格、三分类候选图(raw_qN_*、process_qN_*、result_qN_* 每类至少 3 张且覆盖全部子问题)、results/复现清单.json。
  5. 内部工作文件(题目分析、术语表)保留用于支撑论文章节,不作为审核载体。
  6. PROJECT_ROOT/ai_usage_log.md:贯穿执行过程的 AI 使用留痕(提交前必须存在,供 AI 使用报告引用)。
  7. PROJECT_ROOT/AI使用报告.docx 与 PROJECT_ROOT/AI工具使用详情.pdf:使用过 AI 工具时生成;PDF 供支撑材料打包,论文附录支撑材料文件列表须列出。

质量门禁

  • 作者自检:每部分冻结前按 references/质检清单.md 完成自检。
  • 用户审核:硬性门禁。用户审核未通过的章节不得冻结;用户审核与独立质检相互独立,两者都通过才算冻结。
  • 最终验收:全部冻结后运行 scripts/paper_check.py,并按 references/质检清单.md 完成编译与 PDF 视觉检查;硬错误未修不得交付。

建模约束

  1. 先完整理解题目、附件、目标、约束和评价口径,再形成结论与模型方案。
  2. 每道子问题最多使用两个独立模型体系;同一物理机制在不同近似阶段、边界条件或精度下的展开计为一个模型族;只有控制机理、状态变量或求解目标实质不同才另计模型。辅助的灵敏度分析、误差检验和可视化不计作独立模型。
  3. 避免直接套用过于常见的简单模型来冒充创新;创新必须来自问题结构、数据处理、约束设计、算法改进或验证方式,并说明依据。
  4. 数据判定标准按题目、官方规则、领域文献或数据分析结果确定。
  5. 不因两个模型得到相近结论就强制删除其中一个;是否保留由研究目的和证据价值决定。
Show full SKILL.md (220 more words)Show less

图表规范(用户定制,硬性)

  • 图内不允许出现任何标题(图上方、图下方均不写),也不画面板编号,只保留数据;标题信息一律放图注/图表契约。
  • 图题(caption)放在图下方,不放图上方;正文"先引导 → 插图 → 紧随其后的分析",连续两张以上图表之间没有文字判为硬错误。
  • 图幅与字号比例自检:图中文字按最终印刷尺寸设定(正文标签 8.5–11pt,最小 ≥7.5pt),禁止 10pt 默认字号整图缩放,避免图大字小。
  • 图型多样性:同一类型图(折线/柱状/散点/热力图/箱线等)全篇不宜超过 3 张,同类图不连续出现 3 张以上,避免审美疲劳;同一子问题多张图尽量混排不同图型,最终论文按证据权重选图。
  • 配色:JOURNAL_PALETTES = {nature, science, cell, ieee, general, okabe-ito, wong},各套含主色板与变体,apply_publication_style(journal=..., variant=...) 自动切换;默认 nature(用户定制主色板),需严格色盲友好时用 journal="okabe-ito"(冗余编码 + 灰度预览)。
  • 布局:禁止默认 2×2,按面板数量和证据权重选择 1×2、2×1、3×1、2×3、主图+辅助等;图宽以期刊栏宽为基准(国赛按正文栏宽,控制在版心内)。
  • 导出:export_figure() 默认只保存一个 300 DPI PNG;svg=True、grayscale_preview=True、extra_formats 按需追加;figure_audit.py 不强制 SVG/PNG 配对,SVG 存在时文本检查降级为提示;MATLAB 导出默认 PNG。
  • 公式:独占一行居中、编号 (1)(2)… 右对齐且连续;正文用 (n) 引用,公式出现后解释符号。每问审核必检"公式格式 + 模型求解过程"(四步骨架:算法依据→总述→Step 步骤→工具参数与结果衔接),未通过不得进入下一问(见 references/阶段流程.md 第 3 部分与 references/质检清单.md 四·一)。
  • 非数据图(技术路线图、子问题求解流程图、数据处理流程图、模型结构图):统一用内置 tools/drawio/ 按 references/绘图参考/drawio_flowchart.md 生成;技术路线图、研究内容全景图、分阶段流程图、任务流水线图优先用内置 tools/drawio/scibox-diagram/ 四套论文级模板(见 references/绘图参考/scibox_templates.md),不命中模板才手写 XML。规则同上(图内无标题、图题在图下、图后跟分析、同类型 ≤3、配色/字号/布局一致),导出 PDF 或 300 DPI PNG;.drawio 源文件与 content JSON 保留在 PROJECT_ROOT/figures/。

渐进式加载

先读本文件,再按当前部分读取 references/阶段流程.md 对应章节;使用工具前读取对应工具的 SKILL.md;禁止一次性加载全部资料。

当前任务额外读取
开始或推进任一部分references/README.md → references/阶段流程.md
把某部分写入论文草稿(每个部分)references/优秀论文写法指南.md 对应章节 →(需要实证句模时)references/优秀论文语料分析报告.md 对应小节 → references/写作与图表规范.md → references/roles/论文手/章节模板.md
写、改或评摘要(摘要部分/评审既有摘要)references/摘要写作/摘要写作方法论.md →(按需)references/摘要写作/analysis.md(评审视角)→ references/摘要写作/templates.md(句式)→ references/摘要写作/mistakes.md(误区)→ references/摘要写作/checklist.md(自检)→ references/摘要写作/example.md(改写案例)→ references/摘要写作/摘要汇总.md(93 篇语料对照)
选择模型或查算法references/模型选型树.md / references/算法索引.md,再读取一个或少数几个 assets/*.md
绘图与配色references/绘图参考/chart_knowledge_base.md(100+ 图表速查/图级/避坑)→ references/绘图参考/chart_selection.md(论证意图)→ scripts/plot_style.py、assets/期刊配色方案.md、references/写作与图表规范.md
绘制技术路线图/流程图等非数据图references/绘图参考/drawio_flowchart.md(国赛规则与落位)→ 命中模板时 references/绘图参考/scibox_templates.md(四套模板选择)→ tools/drawio/scibox-diagram/SKILL.md + 对应 references/<template>.md(模板渲染)→ tools/drawio/SKILL.md(完整工作流)→ 按图类型 tools/drawio/references/diagram-types.md → 手写 XML 前 tools/drawio/references/xml-authoring.md
热力图进阶 / 相关分析进阶图(用户提到"热力图进阶"时优先)references/绘图参考/heatmap_advanced.md(Mantel 连线图 + 皮尔逊整合矩阵,优先)→ references/绘图参考/chart_knowledge_base.md(热力图/矩阵散点图)→ references/绘图参考/plot_recipes.md §8
图表自检scripts/figure_audit.py、references/绘图参考/visual_review.md
科研绘图模板assets/figure-templates/README.md
搜索论文tools/paper_search/SKILL.md
读取题目 PDFtools/pdf/SKILL.md
处理 Exceltools/xlsx/SKILL.md
写入或生成 Word 草稿/论文tools/docx/SKILL.md
生成 LaTeX 论文tools/latex/SKILL.md
迁移到其他工具/机器(复制包后效果变差时)scripts/check_env.py(环境诊断)→ 迁移与依赖说明.md(外部依赖与工具差异)→ requirements.txt(安装清单)
写 AI 使用声明 / 生成 AI 使用报告(提交前)references/AI使用报告/README.md(触发与流程)→ references/AI使用报告/规范与红线.md(口径与红线)→ references/AI使用报告/报告结构模板.md(结构与留痕)→ references/AI使用报告/一致性自检清单.md → tools/docx/SKILL.md;门禁 references/AI使用报告/scripts/ai_report_audit.py
终稿去 AI 味 / AIGC 降重(可选)references/降重模块/README.md(触发与协议)→ references/降重模块/红线与自检.md →(已安装时)aigc-reduce 方法论;完成后复跑全文门禁
最终验收scripts/paper_check.py、references/质检清单.md

完成判定

  • 先满足"强制执行协议",并提供可复核的门禁结果与用户审核记录。
  • 所有论文部分均已写入 论文草稿.docx 并经用户审核确认;最终论文由同一冻结正文生成。
  • 摘要按 references/摘要写作/摘要写作方法论.md 两阶段闭环撰写并经用户审核:逐题段与子问题一一对应、每问有量化结果、无公式与表格、关键词 4–6 个且与正文一致、摘要内每个数值与正文结果一致。
  • 所有计算结论来自实际运行结果;公式、表格和图表与代码结果一致;引用可溯源。
  • 论文已按目标赛题当届官方规则配置(摘要独立一页、含标题与关键词,电子版首页为摘要页,正文不要目录且不超过 30 页,附录含支撑材料文件列表与完整可运行源程序),篇幅目标已确认,公式/非空图表数量与全部子问题图表覆盖经过检查,图表编号与正文引用连续,参考文献与正文引用双向对应。
  • Word 分支通过原生 OMML、DOCX 结构、转换告警门禁和渲染页数检查;LaTeX 分支通过环境诊断、真实编译、日志、权威资源—源码—PDF 哈希绑定、页数、空白页、页面尺寸、字体嵌入和图片 DPI 检查。
  • 使用过 AI 工具时:论文参考文献前已有官方固定文案声明;ai_usage_log.md 完整覆盖各冻结环节;AI使用报告.docx 与 AI工具使用详情.pdf 已生成并经用户审核;ai_report_audit.py 退出码为 0;报告、声明、附录与支撑材料四者一致,核心建模与问题分析表述为参赛队主导并逐项人工审查核验。
  • (可选)用户要求去 AI 味/AIGC 降重时:已产出独立“去 AI 味版”与差异审计,冻结原稿未改动,全部门禁复跑通过并经用户审核。
  • 所有产物位于 PROJECT_ROOT;SKILL_ROOT 未被改写。

© yuanchen-home, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 137 other files (scripts, references, assets) in the repository root of yuanchen-home/cumcm-step-review.

  • SKILL.md
  • .gitignore
  • CREDITS.md
  • LICENSE
  • README.md
  • agents/openai.yaml
  • assets/01-优化算法说明.md
  • assets/02-预测类算法说明.md
  • assets/03-评价类算法说明.md
  • assets/04-图论与网络分析算法说明.md
  • assets/05-统计分析与数据处理算法说明.md
  • assets/06-综合类算法说明.md
  • assets/07-机器学习算法说明.md
  • assets/README.md
  • assets/figure-templates/README.md
  • assets/figure-templates/references/figure-catalog.md
  • assets/figure-templates/references/plot-recipes.md
  • … and 121 more

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Works with

Questions about Cumcm Step Review

What does Cumcm Step Review do?

数学建模国赛(CUMCM/全国大学生数学建模竞赛)分步审核工作流。当用户要求做数学建模国赛题目、完整建模、建模分析、代码求解、结果可视化、生成数学建模论文、写 AI 工具使用声明/AI 使用报告时使用,且需要分步推进、先审核思路与算法再写代码、每个部分写入论文草稿供审核。按'问题重述→数据预处理→逐问建模与求解→模型分析与检验→模型评价与推广→参考文献→附录→问题分析→模型假设→符号说明→摘要'…. Cumcm Step Review is an agent skill from yuanchen-home/cumcm-step-review.

When should I use Cumcm Step Review?

Cumcm Step Review fits situations like: documents & Office work in your project.

How do I install Cumcm Step Review in Claude Code?

Run `npx skills add yuanchen-home/cumcm-step-review --skill cumcm-step-review -a claude-code`. Or copy the skill folder (the yuanchen-home/cumcm-step-review repository) into .claude/skills/cumcm-step-review in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Cumcm Step Review in Codex?

Run `npx skills add yuanchen-home/cumcm-step-review --skill cumcm-step-review -a codex`. Or copy the skill folder (the yuanchen-home/cumcm-step-review repository) into .agents/skills/cumcm-step-review in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Cumcm Step Review in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add yuanchen-home/cumcm-step-review --skill cumcm-step-review -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/cumcm-step-review, .gemini/skills/cumcm-step-review, .github/skills/cumcm-step-review and .opencode/skills/cumcm-step-review in your project.

What does Cumcm Step Review need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Cumcm Step Review is instructions for the agent only.

Does Cumcm Step Review access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Cumcm Step Review safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.

What licence does Cumcm Step Review use?

Cumcm Step Review is published under the MIT licence (from the LICENSE file in the skill folder). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Cumcm Step Review use?

About 2.3k tokens (SKILL.md is roughly 9.4k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 287k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Cumcm Step Review?

Skills that share tags, products or a category with Cumcm Step Review: Pptgen Drawio (xstongxue/best-skills, 3k stars), Thesis Figure Skill (0xE1337/thesis-figure-skill, 144 stars), Systems Diagramming (WuXinbo-bo/Math-model-skills, 111 stars) and Obsidian Skills Integrated (anbeime/skill, 7.8k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Cumcm Step Review?

yuanchen-home (a GitHub user) maintains it in yuanchen-home/cumcm-step-review, which has 319 GitHub stars. The repository holds 2 skills in this directory. The repository was last updated on September 4, 2026.

Source: yuanchen-home/cumcm-step-review on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.