大一第一次单人打数学建模竞赛，发现有限时间根本来不及做那么多事情，所以做了这个。
不是想封装一个"万能框架"——数学建模的题千奇百怪，框架反而碍事。只是把那些比赛期间一定会重复做的事标准化：读数据、出图、算指标、校验结果、写论文。让 AI agent 能高度自主地执行，你只做关键决策。
# 1. 把题目材料拖进项目根目录（PDF / 文件夹 / 压缩包 都行）
# 2. 对 agent 说"开始"
# 3. 等 agent 自动执行，只在关键决策点回应即可| 你关心的 | 位置 | 说明 |
|---|---|---|
| 放题目数据 | data/raw/ |
把题目 Excel/CSV/PDF 放这里 |
| 看求解结果 | problems/problem_N/results/ |
每问的结果和数据 |
| 看图 | paper/figures/ |
所有图表汇总到此 |
| 看过程日志 | logs/ |
agent 每步都写 md 日志 |
| 论文草稿 | paper/draft.md |
agent 自动填入内容 |
其他文件（src/、templates/、utils/ 等）都是脚手架代码，agent 会自动使用，你不需要手动管理。
详见 CLAUDE.md，流程概览：
用户拖入题目材料 → 说"开始"
↓ Step 1-2 agent 自动：扫描材料 + 智能初始化
↓ Step 3 agent 报告发现 → 用户确认
↓ Step 4-5 agent 读题 + 结构化分析（"我猜是这样的，对吗"）→ 用户逐项确认
↓ Step 6-10 agent 逐问求解 + 校验 + 敏感性分析 → 每问完展示结果
↓ Step 11-12 agent 生成论文初稿 → 用户审阅
↓ 完成
| 阶段 | agent 做了什么 | 你需要做什么 |
|---|---|---|
| 0 - 题意分析 | 读题，推测变量/约束/目标 | 逐项确认"猜对了没" |
| 1 - 数据处理 | 加载 CSV/Excel，统计缺失值和异常 | 看报告，说"行" |
| 2 - 模型选择 | 推荐模型（线性回归/ARIMA/SVM等） | 选一个 |
| 3 - 求解计算 | 跑求解器（LR/LP/MILP/优化/ODE等8种） | 看结果，说"行" |
| 4 - 验证分析 | 残差/AIC/BIC/交叉验证/状态变量校验 | 看报告，说"行" |
| 5 - 出图 | 出版级图表（300dpi） | 选哪几张放论文 |
| 6 - 报告 | 生成 Markdown + LaTeX 报告 | 粘到论文里 |
本项目专门为 AI agent 设计，核心入口是 CLAUDE.md。以下环境开箱即用：
1. 用 IDE 打开本项目文件夹
2. 把题目材料复制到项目根目录
3. 在对话窗口输入："开始"
cd math-modeling-starter
cp /path/to/题目.pdf ./
claude
# 在 agent 对话中输入："开始"对于不支持自动读取 CLAUDE.md 的 agent，手动告诉它："先阅读项目中的 CLAUDE.md 文件，然后按照其中的指示执行。"
numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn
openpyxl pyyaml
# 以下按需安装（agent 会根据题目自动判断）
xgboost lightgbm torch statsmodels pmdarima pulp
- 假设合理性 > 方法高级程度：脱离实际的假设是最大扣分项
- 物理意义 > 数学形式：建模创造性强调整对问题的原创思考
- 敏感性分析是区分点：系统化参数扫描，展示参数理解深度
- 逻辑闭环 > 单点突破：假设→建模→求解→验证→分析，完整闭环
Bug 修复（上一 session 遗留）
phase1_data.py：空路径不再崩溃，直接返回空 DataFramephase3_solve.py：solve_curve_fit处理bounds=None（scipy 不接受 None）pyproject.toml：恢复了被误删的依赖列表
新增功能
- LP 求解器（
phase3_solve.solve_lp）— 基于 scipy.linprog，覆盖资源分配/调度类问题 - MILP 求解器（
phase3_solve.solve_milp）— 基于 scipy.milp，支持整数/0-1变量（设备开关决策） - 场景批处理（
utils.run_scenarios/aggregate_scenarios/categorize_scenarios）— 一次跑 N 个场景，自动汇总统计，三档分类（全满足/部分/不满足） - 状态变量校验（
phase4_validate.check_state_variables）— 检查储能 SOC、库存等跨时段变量的物理合理性 - Phase 0 重构 — 改为"agent 先猜，人确认"的引导式框架，不再丢空表格让人填
提示词更新
CLAUDE.md新增第七章"src/ 使用原则"：算法服务于问题，禁止因为 src/ 有现成代码而推荐次优方法CLAUDE.md完整重写工具速查表，覆盖所有 Phase 的每个函数
测试
- 98 个测试全部通过（从 75 个增长）
- 覆盖：LP/MILP 求解器、状态校验、场景批处理、Phase 0 agent_guess 合并
当前版本：2.0.0（FDE 架构重构）