qianxiao233/mathmodel-assistant/3coding-visual
Claude Code and agent skill by qianxiao233/mathmodel-assistant
- community
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
数学建模编程实现与数据图表生成阶段。支持双模式:全自主模式下根据 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 完成代码、求解、结果表和图表;辅助模式下根据用户需求提供代码和图表,不强制完整 pipeline。
Install
npx vskill@latest install qianxiao233/mathmodel-assistant/3coding-visualSKILL.md
编程实现与数据图表生成(Python / R / MATLAB)
本 skill 承接 2analysis-modeling。目标是把 reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 里的模型和算法落实为可复现程序,跑出可信结果,并生成论文中需要的数据型图表。
语言支持
支持三种编程语言,根据 plan.md 中"编程语言"字段选择:
- Python(默认):使用
.py文件,依赖管理用pip/conda,推荐 SciPy、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、PyTorch 等。 - R:使用
.R文件,推荐 tidyverse、ggplot2、caret、forecast、glmnet 等包。 - MATLAB:使用
.m文件,推荐 Optimization Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox、Deep Learning Toolbox 等。
如果 plan.md 不存在或未指定,默认使用 Python。
模式感知
本 skill 根据 plan.md 中的"工作模式"字段调整工作方式:
- 全自主模式:按完整流程执行(代码结构 → 逐子问题实现 → 结果文件 → 图表),产出供 5writing 使用。
- 辅助模式:根据用户具体需求提供服务(如"帮我实现问题一的代码""帮我画问题二的图"),不对整个 pipeline 做完整实现。如果用户没有提供 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md,直接从题面提取模型信息后进行编码。
数学建模规范参考
如需领域判断,读取 ../_references/math_modeling_norms.md 中的"题型防错速查""代码实现与结果""编码阶段常见错误"和"图表与可视化"小节。该文件只作为规范知识库,不新增本阶段的固定产物。
阶段边界
- 本阶段负责:代码、实验运行、结果、结果表、数据驱动图表。
- 本阶段不负责:技术路线图、算法流程图、系统架构图、概念示意图。这些交给
4drawio。 - 全自主模式:不写论文正文,只为
5writing提供可信数值和图表资产。 - 辅助模式:产出直接交给用户,不传递给任何下游 skill,用户自行决定如何使用。
Step 1: 代码结构
按 plan.md 中"项目目录结构"创建 code/ 和 figures/ 骨架,再开始写代码。子问题数不一定是 3,按赛题实际数量调整。
辅助模式:如果用户只要求实现部分子问题,只创建需要的文件结构。
Step 2: 逐子问题实现
按子问题顺序实现,不要一次性写完不跑。
每个子问题必须完成:
- 读取所需数据。
- 实现模型或算法。
- 验证约束。
- 输出核心结果。
- 绘制丰富的图表。
- 在
reports/RESULTS_REPORT.md中写清楚方法、关键数值和校验结果。
优化类问题必须先保证可行解,再优化目标值。预测类问题必须做训练/验证划分或合理误差评估。评价类问题必须说明指标方向、归一化方法和权重来源。
辅助模式:步骤 6 的 RESULTS_REPORT.md 产出仍保留(记录运行结果供用户参考),但写法更简洁——重点说明方法和关键数值,不需要为 5writing 准备引用格式。
Step 3: 结果文件格式
AI 在实现、求解和作图过程中,必须把关键中间过程保存成数据并做好记录,例如清洗后的数据摘要、模型参数、迭代历史、约束检查、灵敏度分析过程、图表所用数据和运行日志。中间数据优先保存到 figures/ 或 code/outputs/,并在 reports/RESULTS_REPORT.md 中说明文件用途。
reports/RESULTS_REPORT.md 推荐结构:
所有数据和图表结果都必须出现在 reports/RESULTS_REPORT.md 中引用
Step 4: 生成数据驱动图表
根据 reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 和 reports/RESULTS_REPORT.md 规划图表,生成 PNG(优先)或 JPG 到 figures/。
典型图表:
- 预测类:真实值-预测值对比、误差分布、指标对比。
- 优化类:收敛曲线、成本对比、资源利用率、方案前后对比。
- 评价类:综合得分排序、雷达图、热力图、敏感性曲线。
- 数据理解:分布图、趋势图、相关性图、箱线图。
图表要求:
- PNG 格式优先(兼顾清晰度与兼容性),分辨率不低于 300 DPI。如需透明背景或后续编辑可额外输出 PDF/SVG。
- 图注(caption)必须内嵌在图内:在图表底部添加简短描述性图注(如"图1 预测误差分布"),使用与图表语言一致的文字。图注长度控制在 20 字以内。
- 标题策略:
- 默认:图内不写大标题(标题文字放在图注中即可)。
- 每张图生成前,询问用户"这张图是否需要加一个独立标题?"。用户同意则添加在图表顶部(如图名:"问题一预测误差分布"),不同意则只保留底部图注。
- 全自主模式下如果用户未及时回复,默认不加独立标题,仅保留图注。
- 中文论文图表使用中文坐标轴、图例和图注;英文论文使用英文。
- 不生成流程图/架构图/路线图。
辅助模式:如果用户只是要"画个图看看",可先输出低分辨率 PNG 快速预览,确认样式后再输出最终高分辨率 PNG。
图表可以由主程序或独立脚本生成,不强制固定脚本名。无论采用哪种方式,都必须保存图表对应的数据来源和生成记录。
Security
- Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingskills/3coding-visual/SKILL.md
Popularity
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Works with
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