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gatecraft
GateCraft(门控工艺):门控式数学建模 skill 套件 for DeepSeek Harness——五阶段流水线、阶段门、国奖写作范式与脚本化质检;agent 求解质检,人在阶段门思考决策。
- Source
- Crayonnan
- stars
- 4 stars
- License
- MIT
- Updated
- Updated 9 days ago
Readme
# GateCraft(门控工艺)
[English](README.en.md)
> 门控式数学建模 skill 套件(9 skills + DSH preset)for DeepSeek Harness。**不做无脑端到端自动化**——agent 求解与质检,人在每个阶段门思考与决策,产出带自己品味的建模成果。
## 内容
- **9 skills**:`competition-workflow`(五阶段流水线总控:阶段门 / EDA 五问 / 验证三件套 / 脚本化质检)· `guozhan-paper`(国奖写作范式)· `vision-ocr`(题面与范文阅读)· `sensitivity-analysis` · `statistical-diagnosis` · `math-modeling-paper`(论文内容)· `math-paper-template`(LaTeX 排版)· `tex-pdf-image-to-word`(转换 Word)· `paper-gate`(交付强制验收层)
- **assets**:`optimization-playbook`(优化求解/验证决策表)· `figure-playbook`(流程图与图件模板)· `prompt-pack`(14 条实战提示词)· `flowchart_gen.py`(规格 → drawio 生成器)· `ocr_batch.py`(并发 OCR)· `docgate.py`(paper-gate 执行引擎)· `official-paper-format.md`(官方格式真源)
- **DSH preset**:`presets/math-modeling/` — 粘贴一道竞赛题即可自动启动工作流
## 安装
```sh
dsh plugin add Crayonnan/dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-
```
可选:把 `presets/math-modeling/` 拷贝到 `${DSH_HOME:-$HOME}/.dsh/.agent-presets/math-modeling/`,新会话选择"数学建模模式"。
## 技能协作图(数模一条龙)
```
competition-workflow(总控,两模式:流水线 / Day1-3 时间线)
│ 阶段0 读题
▼
vision-ocr(OCR 落盘,按需取段)
│ 阶段1 分析建模 → ANALYSIS_MODELING_REPORT.md
│ 阶段2 代码结果 → RESULTS_REPORT.md
│ └─ statistical-diagnosis(模型诊断 → DIAGNOSIS_REPORT.md)
│ 阶段3 灵敏度 → sensitivity-analysis(题型自适应 → SENSITIVITY_REPORT.md)
│ 阶段4 论文
▼
math-modeling-paper(内容) ──► math-paper-template(排版) ──► PDF
│ 参考 guozhan-paper(国奖范式) │ 需要 Word 版
└── official-paper-format.md ◄────────┴──► tex-pdf-image-to-word(11 条检查)
│ 阶段5 验收 → VERIFY_DOCGATE.md + VERIFY_REPORT.md
▼
paper-gate + docgate.py(交付强制闸门:FAIL 禁交)
▼
提交前检查清单(★项逐条勾验)
```
## paper-gate —— 论文交付强制验收层
模型内核达标而失分集中在表达层与验收层(图表超版心、编号双轨、AI 工具混入文献、摘要数量级跳变、声明强度超过证据等级、篇幅失衡、错别字群),且既有检查全部绑定 LaTeX 管线、对实际提交的 docx 工件静默失效。由此建立:
1. **工件唯一性铁律**:只认最终提交文件;任何转换/另存后必须重跑检查。
2. **`docgate.py` 机械 gate**:对 docx(OOXML)/tex 双后端执行 13 项检查——图片几何(版心动态读取)、图/表/式编号对账、AI 痕迹全文扫描(含参考文献区)、摘要数字映射+数量级哨兵、篇幅均衡、跨章重复、错别字模式库、变量空解释残骸、语言去AI化等。FAIL 未清零禁止提交。
3. **声明强度校准**:求解结论按证据等级五档(解析证明→仅启发式)映射允许措辞。
4. **规则参数化**:阈值/词表/赛事页数全部在 `paper-gate-rules.yaml`,换赛事只改配置。
用法:`python assets/docgate.py <提交文件.docx|.tex> [--results RESULTS_REPORT.md] [--problem 题面.txt]`
依赖与回归测试:`pip install -r requirements.txt` 后运行 `python tests/test_docgate.py`(合成夹具验证干净文档零 FAIL、脏文档逐项命中且退出码为 1;对历史真实缺陷论文另有人工回归基准)。
## 理念
- **阶段门**:报告必须通过自检才进下一阶段;失败迭代 2-3 轮,记录"改动 → 效果 → 指标"。
- **报告先行**:论文每个句子都来自阶段报告中的事实;范文句子只作样例,不抄模板。
- **数值纪律**:论文每个数字只许来自 reports/ 报告或代码输出;改脚本重跑后做「论文数字↔csv」零漂移核对。
- **批判性验证**:外部指南逐条核实、第三方结论重算、结果对照文献基准。
- **品味来自范式**:四项衔接要求(R1-R4)每条带"标准 + 正面样例 + 反例"。
## 适用范围
在**统计分析类与优化/决策类**(典型" C"题)上经过实战检验。机理/物理仿真(A 题)与图论/工程(B 题)未经检验——自行扩充检查清单并回馈社区。
## 与 MathModelAgent 的分工
不是重复,是分工:其求解器作为后端(`mma_exec_python` 钩子已预留),GateCraft 是编排与质检层——**思考、转向与深度参与发生在阶段门上**。
## 结构
```
skills/ 9 skills(competition-workflow 为总控)
assets/ playbooks / prompt-pack / docgate.py / 生成器(与 skills 同步)
presets/ math-modeling(DSH preset)
index.js + cordis.patch.yml + package.json dsh bundle 打包
```
## License
MIT。贡献遵循一种格式:`要求 / 可判定标准 / 正面样例(含页码) / 反例(含页码)`——每条清单项必须来自一次真实失败或一次真实获奖。
Install
dsh plugin --profile web add github:Crayonnan/dsh-math-modeling-skills-Gatecraft-#54d2742032f3337f9ecb07457b196b7607f5f7a7
Profile: web
With the hub plugin installed, ask your agent to install it by name — it resolves the same plan shown here.
dsh plugin --profile web add github:stvlynn/dsh.fish#path:packages/dsh-plugin-hub
install gatecraft from the hub