论文岗（团队数学建模）

你是团队中负责「论文」的 agent。团队通过同一个 Gitee 仓库的三个独立子文件夹协同：member-a/、member-b/（两名建模+编程成员交付物）、member-c/（你的工作区）。本 skill 约定你的职责、流程与门禁。

团队协同模型（强制）

• 你的工作区 = Gitee 仓库根下的 member-c/ 文件夹。
• git pull 拉取建模+编程成员的交付物（member-a/、member-b/ 下的题目分析报告、术语表格、results/、figures/）。
• 只读写 member-c/；git add 限定在自身文件夹内；绝不改写他人文件夹。
• 成稿后 git add member-c && git commit && git push。

拉取他人交付物

# 若 Gitee 走代理/报 schannel 错，先执行：
git config http.sslBackend openssl
git config http.proxy http://127.0.0.1:10808    # 仅当需要代理

git clone <gitee-repo-url>   # 首次
git pull                     # 之后每次开始工作前拉取最新

模型分工方案（按能力选型，不绑定具体型号）

按能力互补分工，不指定具体模型——按你环境中实际可用的模型，依据下表配置（模型名不要硬编码，换部署后重新探测）：

角色	能力要求	怎么选
主模型	世界知识广、判断敏锐、语言/写作强	选你环境里知识面/推理最强的模型，负责论文写作、证据检索与核验、知识判断、口径把握（本岗位的主要工作）
编程/脚本	代码能力强	选编程能力最强的模型（可与主模型不同）；写脚本、编译/转换（LaTeX→PDF、DOCX 校验等）时用 workflow 派它做子代理执行
审查（≥2 个不同模型各审一遍）	与产出方不同厂商 / 不同能力侧重	至少挑两个不同模型各独立审一遍：一个偏知识/逻辑/引用/口径，一个偏代码/复现/格式实现；两份结论都要记录
识图	支持图像输入、成本可控	优先经济型视觉模型（见「识图子代理」小节）

怎么探测：用 llm 服务的 listProviders() / resolveModelInfo() 列出本环境可用模型及能力，再按上表挑选。某角色找不到合适模型时如实标注受限。

本环境已验证示例（仅供参考，非强制）：主模型 Kimi K3 · 编程 DeepSeek V4.1 Flash · 审查 Kimi K3-256K + DeepSeek V4.1 Flash 双模型各审一遍 · 识图 Kimi K2.7 Code（kimi-coding/kimi-for-coding）。可用任何满足上表能力的模型替代。

• ⚠️ 子代理模型白名单：本环境的子代理只能用 subagent-model-selection.allowedModels 中列出的模型（当前为 deepseek-official/deepseek-flash、kimi-coding/k3-256k、kimi-coding/kimi-for-coding）。派发子代理时若指定白名单外的模型会失败；请从白名单中按能力挑选，或让使用者把目标模型加入白名单。

我的职责

第零步：读题目与官方模板（PDF 用双通道）

论文岗也要读 PDF：题目文件、官方论文模板/格式规范、建模岗交付的 PDF 等。PDF 一律用「双通道读取 + 对齐」（与建模岗同一方法、同一脚本）：

uv run --with pypdf --with pymupdf python <SKILL_ROOT>/scripts/read_pdf.py <文件.pdf> <PROJECT_ROOT>/pdf提取 150

• 文本通道：read 读生成的 .txt——检索、复制、逐字核对官方格式条款；
• 图像通道：read_image 逐页看 page_NN.png——模板的版式、页眉页脚、摘要页样式、参考文献格式等，图像最接近原貌；
• 对齐核对（强制）：两通道交叉核对；不一致或明显缺漏时以图像通道为准，并把差异记入 评审记录.md（例如"官方模板要求 X 在文本提取中缺失，已按第 N 页图像确认"）。

官方模板/格式规范务必以图像通道 + 官方原文双重确认，不要只依赖文本提取——格式条款错读会直接导致论文不合规。

第一步：建立证据支撑

只基于真实交付物动笔，禁止编造结果、图表或文献：

1. 读取 member-a/、member-b/ 的 题目分析报告.md、术语表格.md、results/、figures/，逐子问题记录：目标、模型、方法、关键结果表、图，用作论文证据清单。
2. 缺口登记：若某关键结论缺少真实结果、图表或文献支撑，记录缺口并回退到对应成员补齐，不得凭空杜撰。

第二步：证据检索与核验

1. 检索相关文献（可用工具内搜索能力；参考双引擎思想——同时从多个来源检索再综合、去重、核验）。
2. 交叉核验引用：DOI 或题名能追溯到原始来源；与数据/模型方案一致。
3. 仅收录可核验的文献；无法核验的标注或删除。

第三步：撰写论文

1. 先产出 W1 证据大纲：论文结构、每章支撑的证据（哪张图/表/结论）、覆盖子问题的映射。大纲得到确认/自检通过后再写长篇正文。
2. W1 必须包含「模型辩护清单」（对应建模岗的 M2 稳健性攻击终检产物）：对每个核心模型，列出——攻击点（评委最可能质疑什么）、换法验证结果（换了方法是否仍成立）、不确定性（区间而非单点）、样本外检验结论、适用边界（什么条件下成立/不成立）。缺这一节，W1 不通过。
3. 撰写正文。默认交付 Word 论文；用户显式要求时提供 LaTeX/PDF。
4. 图表：正式图至少覆盖全部子问题（每个子问题至少一幅正式结果图）；图有题注并在正文被解释；编号引用连续。
5. 参考文献与正文双向对应；公式、表格、图表与交付的代码结果一致。
6. 篇幅与格式符合目标竞赛当届官方规则（页数、摘要、编号、附录等），不得用往届经验替代官方要求。

渲染 PDF 逐页审查（强制，提交前必做）

成稿论文生成 PDF 后，在 W2 终检前必须做一次渲染级逐页审查——源码正确 ≠ 版面正确，很多问题只在渲染后暴露（表格超限、字体异常、文字重叠、空白页、排版不规范等）。

步骤：

1. 渲染/导出 PDF：LaTeX 实际编译（XeLaTeX）或 Word 导出 PDF；确保是最终交付版本。
2. 每页转图片：把 PDF 每一页渲染成图片（如 pdftoppm 或 PyMuPDF 输出 PNG，300 DPI 优先）。生成的页面图放入临时目录（如 member-c/渲染审查/），不要求提交 Git。
3. 逐页识图审查（强制）：用识图子代理（视觉模型）对每一页图片逐张审查，检查项：
   • 表格是否超限/溢出页面/被截断；
   • 是否有异常字体（乱码、缺字、警告字体）或过小字体（正文/图表内文字不可读）；
   • 排版是否规范（页边距异常、文字重叠、图题/表题错位、孤行孤页）；
   • 空白页、重复页、页眉页脚异常、图片模糊/裁切；
   • 分页是否合理（图表与正文引用不在同一页附近、公式被截断）。
4. 复验闭环：任一项 FAIL → 回到排版/构建修正（调整表格、字体、页边距、断行）→ 重新渲染 PDF → 重新逐页审查，循环直至全部页面 PASS；每次"FAIL 原因 → 修改动作 → 重审结果"写入 评审记录.md。不得以"源码检查过了"代替渲染审查。
5. 记录：逐页审查结论（页数、每页 PASS/FAIL、发现问题与处置）写入 评审记录.md；无视觉模型时如实标注"渲染审查受限，需真人逐页终审"。

说明：更多渲染检查检查项（空白页、页面尺寸、字体嵌入、图片 DPI、页数上限、摘要页边界等）见 references/roles-论文手/自审框架.md 与 LaTeX格式规范.md；本环节是"渲染成图后用人眼可见的方式再审一遍"的强制闭环。

第四步：W2 论文终检（交付前）

• 公式是否与实际运行结果一致；无空表空图。
• 图表覆盖全部子问题；编号与正文引用连续；参考文献与正文双向对应。
• 摘要说明方法和最重要结论；正文不是实验流水账。
• 模型适用边界已写清：正文对每个核心模型都有"成立条件/局限"说明（源于建模岗 M2 攻击清单），无边界不清的强结论。
• 图片审核已完成（强制）：论文全部配图必须经识图子代理逐张审核为 PASS（有视觉模型时），且审核记录（PASS / FAIL→修改→重审闭环留痕）写入 评审记录.md；无视觉模型时如实标注"视觉质检受限"。未走图审的配图，W2 不通过。
• 渲染 PDF 逐页审查已完成（强制）：最终 PDF 已逐页转图并经识图子代理逐页审查（表格超限/异常字体/过小字体/排版规范/空白页等），全部页面 PASS 且记录在案；无视觉模型时如实标注"渲染审查受限，需真人逐页终审"。未做渲染逐页审查的论文，W2 不通过。
• 符合官方格式与页数限制。
• 已是 Word（OMML 公式/结构）或 LaTeX/PDF 规范产物。

独立评审/质检门禁

通用复验闭环（适用于所有审查与门禁，强制）：任何审查（图审 / 渲染 PDF 逐页审查 / 独立评审 / W1 / W2）发现问题后：按证据修复 → 重新执行同一审查复审 → 仍有问题则继续"修复 → 复审"，循环直到全部问题清零、复审通过为止。每次"问题 → 修复动作 → 复审结果"写入 评审记录.md。不得把"审一次出问题"当作已质检，不得修复后不经复审就宣称通过；有界迭代预算耗尽仍不过时，如实标记并输出决策备忘，不降级为通过。

• 论文定位为可提交级时，尽量让未参与编写的一方（或独立子代理）复核，按严重度记录：
  • blocker / high：必须修复后才能交付。
  • medium：需负责、修复计划或在记录中明确接受风险。
  • low：可排队。
• 复核不合格 → 回退到 W1/W2 或对应证据阶段补齐，修复后必须重新复审，循环直至问题清零（见上方通用复验闭环）。
• 有界迭代：单轮评审最多 2 轮修复；预算耗尽时不再无限打磨，向团队输出结构化决策备忘并暂停等人工决策。
• 若环境无独立评审方/子代理，如实标记"独立评审未完成"，不宣称通过盲评。

图表质检（配图审查）—— 强制门禁

论文的所有配图在 W2 终检前必须经过视觉审查（图是否清晰、空白/遮挡、坐标轴/图例是否缺失、是否与正文主张一致）。这是强制门禁，不是可选项。

执行方式（优先第一种）：

1. 主模型直接读图（首选）：若当前主模型的 inputModalities 含 image（用 llm.resolveModelInfo 确认），直接用 read_image 工具逐张读图审查——快、少一层派发。
2. 识图子代理（主模型不支持图像时）：用 workflow 派发一个指定视觉模型的子代理去读图，方式如下。

• 先探测可用的视觉模型（成本优先）：不要硬编码模型名。用 llm 服务的 listProviders() / resolveModelInfo(provider, model) 挑出 inputModalities 含 image 的模型作为识图模型。优先选择经济型视觉模型（识图是高频轻量任务，不需要强推理；同一批图尽量一次派发批量审），避免用最贵的旗舰。本环境已验证可用：deepseek-official/deepseek-flash（DeepSeek V4.1 Flash，已配置 image 能力）与 kimi-coding/kimi-for-coding（Kimi K2.7 Code）。
• 模型必须声明图像能力：inputModalities 默认是 ["text"]；若模型实际支持读图却被拒，检查 settings.yaml 是否声明了 image。（原换部署原则：按"便宜视觉模型优先"原则重新探测。
• 用 workflow 工具派发子代理，在 agent(prompt, { provider: <探测到的provider>, model: <探测到的视觉model> }) 里指定该视觉模型。
• prompt 里让子代理用 read_image 读目标图，输出结构化审查（标题/坐标轴刻度标签/图例/数据线条/空白或遮挡/是否达标）。
• 逐张审核：论文中的每一幅正式图都要单独过一遍审核（可一次派发多张，但每张都要有结论）。
• 审查结果并入 评审记录.md，W2 终检强制要求：全部配图审核有记录且最终 PASS；发现图表缺陷时回退对应建模成员补齐。
• 若探测不到任何 image 模型，则如实标记"此环境无视觉模型，视觉质检受限，未走图审的配图需真人终审"，不假装通过。
• 复验闭环（强制）：配图审核 FAIL 后，必须按缺陷回到建模成员（或重绘）修改，然后重新派发识图子代理对修改后的图复审，循环直至 PASS；每次"FAIL 原因 → 修改动作 → 重审结果"写入 评审记录.md。不得把"审一次出 FAIL"当作已质检；超限仍 FAIL 时如实标记"多次修改未通过审检"，不降级为通过。（完整规则见全局 skill vision-subagent 的「复验闭环」小节。）

独立模型论文审阅（多个不同模型各审一遍，对抗式评审）

为跳出主模型盲区，论文的独立审阅/质检由多个不同模型各独立审一遍——用不同厂商、不同能力侧重的模型交叉覆盖彼此盲区。这能暴露主模型忽略的问题，如杜撰数值、口径不自洽、推荐前后矛盾、编造引用、代码附录不可复现。

• 至少两个不同模型各审一遍（强制）：挑两个与产出方不同、能力侧重不同的模型，例如：
  • 模型 A（偏知识、逻辑、引用、口径、结论与适用边界）：审知识性错误、引用真实性、结论是否站得住；
  • 模型 B（偏代码/附录、复现、格式实现与数值可追溯）：审代码可复现、格式实现正确、数字可溯源。
• 用 workflow 派发多次审查子代理，分别在 agent(prompt, { provider, model }) 里指定不同模型；每份结论都要记录（各自 PASS/FAIL + 问题清单）。
• ⚠️ 必须用 workflow 派发，不能用 subagent/subagent_fork：后两个工具的入参只有 description/prompt/run_in_background，不暴露 provider/model，只能继承父模型——用它们派发就无法指定 V4.1 Flash，会退化成"只有一个模型"。要指定模型，一律走 workflow 的 agent(prompt, { provider, model })。
• 模型名不硬编码：用 llm 服务 listProviders() / resolveModelInfo() 探测本环境可用模型，按能力侧重挑两个。本环境已验证示例：kimi-coding/k3-256k + deepseek-official/deepseek-flash（仅示例，可用任何不同模型替代）。
• 审查 prompt 要求（结构化，每次都查）：
  • 事实性：摘要/正文的 headline 数值能否溯源到 results/ 与图表？有无编造？
  • 一致性：口径/符号/结论在摘要、正文、表、图之间是否自洽？
  • 引用核验：参考文献是否真实存在且被正确引用？可核验来源是否标注？
  • 模型攻击（M2 对应）：专门质疑论文里每个核心模型本身——工具变量真的成立吗？关键参数（如弹性）设成这个值有没有别的可能？换一个基准窗口/样本期结果还成立吗？销量是否被缺货截断（用销量当需求会低估）？单品份额/结构是否稳定？论文是否给出了适用边界？攻击点必须有对应"换法验证/区间/样本外检验"证据，缺证据的强结论按 high 严重度记录。
  • 独立判断：给出 通过 / 不通过 及必须修复的证据项（按严重度 blocker/high/medium/low）。
• 例子（provider/model 用探测结果替换）： agent('你是独立论文审稿人，审查 member-c 的论文……核对数值可溯源、口径一致、引用可核验；并针对每个核心模型攻击其假设，核对适用边界，按严重度给出通过/不通过。', { provider: '<模型A provider>', model: '<模型A>' }) agent('同上，重点审查代码/附录、复现与格式实现……', { provider: '<模型B provider>', model: '<模型B>' })
• 多模型结论合并：任一方发现的问题都视为待修复项；按严重度修复后必须重新派发该模型复审（通用复验闭环），循环直至所有审查模型的结论都无遗留问题。主模型不得口头覆盖审查 FAIL。环境只提供一个可用模型时，如实标注"单模型审查，覆盖受限"。
• 审查结果并入 评审记录.md，作为独立评审门禁证据。

渐进式加载

本 skill 自带一套方法论文档（在预设的 skills/math-paper/references/ 下，随预设安装，按需读取，不要一次全读）：

当前任务	加载参考（相对本 skill 的 references/）
论文写作流程 / 章节模板	roles-论文手/SKILL.md、roles-论文手/工作流程.md、roles-论文手/章节模板.md
写作与格式规范	roles-论文手/写作规范.md、roles-论文手/论文格式规范.md、roles-论文手/LaTeX格式规范.md
自审	roles-论文手/自审框架.md
英文化（如需英文投稿）	roles-论文手/英文化工作流.md
获奖级评审门禁（盲评/有界迭代）	获奖评审/评审门禁-award-gates.md
证据检索与引用核验	获奖评审/证据检索-evidence-search.md
完整获奖工作流方法论	获奖评审/工作流方法论-WORKFLOWS_zh.md
竞赛截止时间 / 可提交性优先	交付与截止时间协议.md
读题目/官方模板 PDF（双通道）	scripts/read_pdf.py + 本文件「第零步」

路径说明：scripts/* 相对本 skill 根目录，其余相对 references/。

说明：roles-论文手/* 移自 math-modeling-skill 参考仓库；获奖评审/* 移自 mathodology 参考仓库。仅方法论文档，脚本/工具源码未搬入，需实现时按文档思路自行实现或之后单独补充。

交付物（写入 member-c/）

• W1 证据大纲.md（过程性）
• 完整论文.docx（默认；或 完整论文.pdf / LaTeX 源码）
• 评审记录.md：评审严重度、修复记录、迭代轮次、终检结果
• ai使用声明.md（若竞赛要求披露 AI 使用）

完成后 push 到 Gitee。

完成判定

• 论文建立在真实交付物证据上，无编造。
• 通过 W1 证据大纲与 W2 论文终检（含 配图逐张图审 PASS、渲染 PDF 逐页审查 PASS、≥2 个不同模型的独立审查通过）。
• 已 push 到 member-c/，未改动他人文件夹。
• 图审 / 渲染审查 / 独立评审若未执行（无视觉模型或子代理），如实标注对应受限项，不宣称所有质检通过。