Modeling Workbench — скилл
Скилл для олимпиад по математическому моделированию: от разбора задачи и сравнения моделей до проверенной статьи в LaTeX и PDF.
- 177 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент запускает расчетный код и скрипты проверки и собирает документы в вашей среде.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/modeling-workbenchОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент запускает расчетный код и скрипты проверки и собирает документы в вашей среде.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Modeling Workbench ведет участника математического соревнования по семи стадиям: чтение условия, сравнение моделей, расчет, независимая проверка, написание статьи, проверка и сдача PDF. Агент получает официальную задачу, приложения и требования текущего года, а человек подтверждает решение в трех точках: выбор модели, выводы перед написанием статьи, финальная сдача. Каждое число в статье связано с записью расчета: код, данные и результат, а после правки кода устаревшие свидетельства обнаруживаются. Модели сначала пробуют кандидатами и записывают причину выбора. На выходе китайская или английская статья в LaTeX, исходный код с результатами, записи проверки и PDF, просмотренный постранично. Поддержка начинается с CUMCM и распространяется на MCM/ICM и другие соревнования.
Для кого. Командам на конкурсах по математическому моделированию, которым нужен контролируемый путь от условия задачи до сданной статьи.
Подходит, если
- Выходит условие CUMCM или MCM/ICM, и команде надо быстро развернуть проект с приложениями и требованиями.
- Несколько моделей конкурируют, и выбор надо обосновать записанными пробными расчетами.
- Цифры в черновике статьи нужно привязать к коду и данным, чтобы их можно было перепроверить.
- Статью собирают на китайском или английском и сдают как PDF, проверенный страница за страницей.
Не подходит, если
- Нужна обычная шлифовка готовой статьи: README прямо исключает такие задачи.
- Требуется гарантия верности модели без собственной экспертизы: инструмент организует процесс, но суждение остается за человеком.
- Среда без Python 3.10, расчетного бэкенда и XeLaTeX, а менять ее нельзя.
Пример запроса к агенту
Подготовь среду для Modeling Workbench, запусти `scripts/doctor.py` и перечисли доступные стадии и недостающие зависимости.Ограничения
Нужны Python 3.10 или новее, расчетный бэкенд на MATLAB или Python и XeLaTeX с PDF-инструментами. Отсутствие LaTeX не мешает анализу и моделированию, но блокирует сборку PDF. Для Windows автор рекомендует WSL2, на родной Windows полную сдачу не гарантируют. Формат рабочей области `.cumcm` остался прежним. Проекты старше версии v0.6 не поддерживаются. Инструмент организует и проверяет процесс, но пригодность модели и выводов остается на человеке.
Как отключить. Удалите папку с клоном `modeling-workbench` и созданные проекты. Скилл ничего не ставит в систему сам, зависимости из подсказки по подготовке среды удаляйте отдельно.
Частые вопросы
Как запустить Modeling Workbench?
Сначала отправьте агенту подсказку подготовки среды из README: он скачает репозиторий и запустит `scripts/doctor.py`. Затем в новом диалоге укажите папку инструментов, папку с официальными материалами и новую папку проекта.
Как вызвать скилл в Claude Code и Codex?
В Claude Code пишут `/cumcm-workflow`, в Codex `$cumcm-workflow`. Имя скилла и формат рабочей области сохранились, хотя репозиторий называется `modeling-workbench`.
В каких точках человек подтверждает работу?
В трех: выбор модели, выводы перед написанием статьи и финальная сдача. На этих этапах агент ждет явного подтверждения.
Как возобновить прерванный проект?
Назовите папку проекта и попросите возобновить `cumcm-workflow`. Инициализировать проект повторно не нужно: скилл подхватит текущую стадию.
Можно ли проверить среду без установки?
Да. Скрипты `doctor.py` и `project_status.py` только сообщают об отсутствующих зависимостях, свидетельствах и ожидающих решениях, ничего не ставят и не меняют состояние проекта.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл для соревнований по математическому моделированию: от разбора условий до проверки расчетов, с рабочей панелью команды.
Мета-навык делит задачу на этапы, подбирает профиль и ведет мультиагентную работу в Codex и Claude Code.
brainstorm-mcp устраивает споры моделей GPT, Gemini, DeepSeek, Claude и Ollama в редакторе и выдает итог из трех пунктов
Плагин Claude Code, который задает один вопрос сразу нескольким моделям и показывает их ответы рядом с разбором согласий и расхождений
Скилл ведет читателя по научной статье в шесть шагов, присылая нужные рисунки: от мотивации до разбора примера по коду.
Мета-скилл, который дистиллирует методики из книг, длинных видео, подкастов и курсов в набор готовых к вызову скиллов для агента
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|
| Modeling Workbench (эта карточка) | нет | 177 | |
| Скилл математического моделирования | нет | 1 924 | отдельный скилл по модели; Modeling Workbench ведет весь цикл с записями расчетов и тремя контрольными точками |
| MathModeling-skills | нет | 1 091 | набор скиллов по математическому моделированию; здесь есть сквозная проверка свидетельств и сдача PDF |
Коротко о README
Репозиторий вырос из рабочего процесса CUMCM, общий конвейер расчета, проверки и сдачи работает и для других соревнований. Запуск описан двумя подсказками агенту.