last30days-skill-cn
Jesseovo
last30days-cn 是一个 AI Agent 技能(Skill),能够自动搜索中国互联网 8 大主流平台最近 30 天的内容,综合分析后生成有据可查的研究报告。
PROJECT TOPICS
INSTALL REFERENCE
dsh plugin --profile web add github:Crayonnan/dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-
该命令指向仓库当前默认分支;尚无绑定当前 commit 的完整验证结果。
PROJECT README
# GateCraft
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门控式数学建模 skill 套件(8 skills + DSH 预设)for DeepSeek Harness。不无脑全流程——agent 负责求解与质检,人在每个阶段门思考与决策,做出有自己的品味的建模结果。
competition-workflow(五阶段流水线:阶段门 / EDA 五问 / 验证三件套 / 脚本化验收)· guozhan-paper(国奖写作范式)· vision-ocr(读题与范文)· sensitivity-analysis · statistical-diagnosis · math-modeling-paper · math-paper-template · tex-pdf-image-to-wordoptimization-playbook(优化类求解与验证决策表)· figure-playbook(流程图与图型模板)· prompt-pack(14 条实战提示词)· flowchart_gen.py(spec→drawio 生成器)· ocr_batch.py(并发 OCR)presets/math-modeling/——贴入赛题即自动加载工作流方式一 · DeepSeek Harness(推荐)
dsh plugin add Crayonnan/dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-
方式二 · 五工具分发(opencode / claude / codex / DSH / cc-switch)
powershell -File .\sync.ps1
方式三 · 预设(可选):把 presets/math-modeling/ 复制到 ${DSH_HOME:-$HOME}/.dsh/.agent-presets/math-modeling/,新会话选"数学建模模式"。
用 competition-workflow 走流水线模式,赛题在 [路径/附件]。
流程:读题(外部指南核验+文献核验)→ 数据结构探索(EDA 五问)→ 建模(连贯链+流程图草稿)→ 求解(验证三件套)→ 灵敏度/诊断 → 七段式写作 → 脚本化验收。阶段门是硬规则:每问报告未通过判定标准不得进入下一问。
默认 SiliconFlow Qwen3-VL(key 走环境变量 SILICONFLOW_API_KEY,在 cloud.siliconflow.cn/me/models 开通);本地可用 qwen-mm-plugins 平替;也可改 ocr_batch.py 的 BASE_URL/MODEL 自接其他视觉模型。无视觉通道时,流程图走"spec→drawio/PNG→OCR 读回复核"闭环(figure-playbook 第 4 节)。
已实战验证:统计分析类 + 优化/决策类赛题(一般竞赛的 C 题)。机理/物理仿真(A 类)、图论/工程(B 类)未经验证,需自行扩展检查项。
分工而非复制:它的求解器当后端(mma_exec_python 复现接口已预留),GateCraft 当总控与质检层——思考、转换、深度参与发生在阶段门处。
skills/ 8 个 skill(competition-workflow 为总控)
assets/ playbook / prompt-pack / 生成器(随 skills 同步分发)
presets/ math-modeling(DSH 预设)
sync.ps1 五工具分发脚本
index.js + cordis.patch.yml + package.json dsh bundle 打包
缘起。 2023 国赛 C228(国一)说明"连贯感"来自四个机制:定位陈述、选型动机链、结果三段式、复用显式声明。2026 华数杯 C 题(作者作品)证明解题深度可在国奖线之上,但图表交叉引用错乱、缺过渡段、口径条款未进正文。泰迪杯 C 题与大湾区杯 B 题(两篇二等奖)补全七类缺陷:摘要-正文数值脱钩("1.87%/99.2%"是正文不存在的数字)、表内列间不自洽、29 处"图表N"混用、正文残留"[GPT-5, OpenAI 计算得到]"、n=2 熵权归一化退化、5 个正类样本报 AUC、BH-FDR 概念误用。2025 国赛 C023(国一+期刊化)给出对标:每问七段式、两层流程图、先诊断后建模。GateCraft 即这些教训的固化产物。
第一轮:C228 连贯感 → 衔接四要求 R1-R4 + 严谨性规范;新增阶段 0.5 EDA 五问(每条发现标注"→决定哪个模型设计")。冒烟测试用真实附件数据跑通,当场抓出论文两处口径错误(LatestFinishHour 并非全部 2406;"基准调度 2 个购电小时"与原始基准口径混淆)。
第二轮:二等论文七类缺陷 → 摘要三方对账/表内自洽/AI 痕迹扫描/方法-样本量匹配;C023 → 七段式+流程图两层规范;二手分析逐条一手核验("PSO 分组""图1-1~1-5""21.3/28.6"全部证伪);OCR 提速 8B 默认+32B 复核+并发 4,实测 84 页约 12 分钟(约 6 倍)。
第三轮:两份实战会话 → 14 条验证有效的提示词沉淀为 prompt-pack(每条带"时机/原话模板/判定标准/实测效果")。
踩坑细节:流程图闭环(spec JSON→flowchart_gen.py→OCR 读回复核,κ→k 需归一化);DSH 预设验证时发现 tool-cordis 注册进程级全局 Provider,同进程两份 cordis 系预设互斥,故预设不含自修改工具;开源审计将本地仓库与发布快照分离,发布前过"无密钥/无个人路径/无论文原文"三查。
MIT。贡献 PR 请遵循统一格式:要求 / 判定标准(可判定) / 正面样本(带页码) / 反例(带页码)——每个检查项都必须来自真实的翻车或真实的获奖。
CLASSIFICATION EVIDENCE
系统优先读取 GitHub Topics,再与站内分类词典和词根规则比对。当前命中: skills、mathmodeling。