Openclaw Skills cho các cuộc thi mô hình hóa toán học giúp chuyển đổi các phát biểu bài toán thành các mô hình đã được xác thực, mã có thể chạy được và một luận văn XeLaTeX hoàn chỉnh.
Cài đặt & Tải xuống
1. ClawHub CLI
Cách nhanh nhất để cài đặt kỹ năng trực tiếp từ thư viện.
npx clawhub@latest install mathmodel-master-full
2. Cài đặt Thủ công
Sao chép thư mục kỹ năng vào một trong những vị trí sau
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Ưu tiên: Không gian làm việc > Cục bộ > Gói sẵn
3. Cài đặt Prompt
Sao chép prompt này vào OpenClaw để tự động cài đặt.
Giúp tôi cài đặt mathmodel-master-full bằng Clawhub. Nếu Clawhub chưa
Bạn muốn tải xuống?
Nhận các tệp kỹ năng gốc dưới dạng lưu trữ ZIP.
Chuyên gia Cuộc thi Mô hình hóa Toán học - Bậc thầy Mô hình là gì?
Skill này là một trợ lý cuộc thi mô hình hóa toán học full-stack dành cho CUMCM, MCM/ICM và các cuộc thi tương tự. Nó hướng dẫn toàn bộ quy trình: đọc đề bài, trích xuất các giả định và biến số, chọn mô hình, triển khai các bộ giải Python hoặc MATLAB, trực quan hóa kết quả, chạy kiểm tra độ nhạy và xác thực xem mô hình có hợp lý hay không.
Được xây dựng cho Openclaw Skills, nó cũng chuẩn hóa quy trình làm luận văn xung quanh cumcmthesis.cls và XeLaTeX, với các tài liệu tham khảo GB/T 7714 và sản phẩm bàn giao cuối cùng là một bài báo hoàn chỉnh thay vì các ghi chú rời rạc hoặc kết quả một phần. Kết quả là một quy trình làm việc thực tế, sẵn sàng cho cuộc thi dành cho các đội cần tốc độ, sự nghiêm túc và cách trình bày chất lượng như xuất bản phẩm.
Trường hợp sử dụng Chuyên gia Cuộc thi Mô hình hóa Toán học - Bậc thầy Mô hình
- Khi bạn cần phân tích đề bài mô hình hóa và chuyển nó thành một kế hoạch giải pháp hoàn chỉnh.
- Khi bạn tham gia CUMCM, MCM hoặc ICM và cần hướng dẫn cuộc thi toàn diện.
- Khi bạn cần lựa chọn giữa các mô hình tối ưu hóa, phương trình vi phân, thống kê hoặc dựa trên mô phỏng.
- Khi bạn muốn có mã Python hoặc MATLAB để giải, mô phỏng hoặc xác minh mô hình.
- Khi bạn cần làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, phát hiện ngoại lệ và trực quan hóa.
- Khi bạn phải thực hiện phân tích độ nhạy và xác thực mô hình trước khi nộp bài.
- Khi bạn cần một bài báo LaTeX hoàn chỉnh với cấu trúc luận văn và tài liệu tham khảo.
Cách thức hoạt động của Chuyên gia Cuộc thi Mô hình hóa Toán học - Bậc thầy Mô hình
- Tải các quy tắc cốt lõi từ
skills/modeling/manifest.yaml, bao gồm hướng dẫnalways_load. - Suy luận giai đoạn hiện tại từ yêu cầu của người dùng và trạng thái tác vụ: đọc, tiền xử lý, mô hình hóa, trực quan hóa, phân tích độ nhạy, xác thực, đổi mới hoặc viết luận văn.
- Kéo phân đoạn giai đoạn phù hợp từ
skills/modeling/static/fragments/stage/để áp dụng đúng quy trình công việc mô hình hóa. - Chỉ tải
references.on_demandkhi cần các tiêu chuẩn, mẫu hoặc chi tiết triển khai sâu hơn. - Tạo ra một sản phẩm cuộc thi hoàn chỉnh: phân tích bài toán, thiết kế mô hình, mã, hình vẽ, xác thực và luận văn XeLaTeX cuối cùng.
Cài đặt Chuyên gia Cuộc thi Mô hình hóa Toán học - Bậc thầy Mô hình
- Đặt skill vào thư mục
skills/modeling/và đảm bảo rằngmanifest.yamlđã sẵn sàng. - Cài đặt môi trường TeX hỗ trợ XeLaTeX và các tài nguyên luận văn được sử dụng trong quy trình công việc, bao gồm
cumcmthesis.clsv2.6 và kiểu thư mục tham khảo GB/T 7714. - Cài đặt Python 3 với các gói khoa học và thêm MATLAB nếu quy trình làm việc của bạn cần.
- Đảm bảo các phông chữ cục bộ được tham chiếu bởi mẫu luận văn được cài đặt hoặc thay thế chính xác.
- Biên dịch luận văn cuối cùng và xác minh rằng kết quả đầu ra PDF, tài liệu tham khảo và hình vẽ hiển thị chính xác.
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y texlive-xetex texlive-lang-chinese texlive-bibtex-extra latexmk python3 python3-pip
python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install numpy pandas scipy matplotlib
xelatex main.tex
bibtex main
xelatex main.tex
xelatex main.tex
Nếu bạn đang sử dụng Openclaw Skills trong không gian làm việc được quản lý, hãy xác nhận rằng manifest định tuyến các phân đoạn giai đoạn một cách chính xác trước khi bắt đầu chạy mô hình hóa.
Lược đồ dữ liệu & Hệ thống phân loại của Chuyên gia Cuộc thi Mô hình hóa Toán học - Bậc thầy Mô hình
Skill này được tổ chức xoay quanh cấu trúc dựa trên giai đoạn và hướng bởi manifest giúp quy trình làm việc luôn có tính mô-đun trong khi đảm bảo đầu ra cuối cùng là một luận văn hoàn chỉnh duy nhất.
| Lớp | Đường dẫn / Sản phẩm | Mục đích | Lưu ý |
|---|---|---|---|
| Skill manifest | skills/modeling/manifest.yaml |
Tải các quy tắc cốt lõi, always_load và logic định tuyến |
Điểm bắt đầu chính cho Openclaw Skills |
| Phân đoạn giai đoạn | skills/modeling/static/fragments/stage/ |
Hướng dẫn có thể tái sử dụng cho từng giai đoạn | Bao gồm đọc, tiền xử lý, mô hình hóa, trực quan hóa, phân tích độ nhạy, xác thực, đổi mới và viết luận văn |
| Tham chiếu sâu | references.on_demand |
Hướng dẫn nâng cao tùy chọn | Chỉ được tải khi cần các quy tắc nghiêm ngặt hoặc chi tiết hơn |
| Đầu vào bài toán | Văn bản gợi ý, phát biểu nhiệm vụ và bất kỳ dữ liệu nào được cung cấp | Định nghĩa các biến, giả định và ràng buộc | Được sử dụng để phân loại loại bài toán |
| Sản phẩm công việc | Các tập lệnh Python hoặc MATLAB, kết quả tiền xử lý, biểu đồ, ghi chú xác thực | Tài sản giải pháp trung gian | Phải hỗ trợ tính tái lập và khả năng truy xuất nguồn gốc |
| Nguồn luận văn | Các tệp .tex dựa trên cumcmthesis.cls |
Nguồn bài báo cuối cùng | Được biên dịch bằng XeLaTeX |
| Tài sản thư mục tham khảo | GB/T 7714 .bst và các mục tài liệu tham khảo |
Định dạng trích dẫn | Bắt buộc đối với đầu ra học thuật theo phong cách cuộc thi |
| Sản phẩm bàn giao cuối cùng | Bài báo hoàn chỉnh cộng với mã và hình ảnh hỗ trợ | Gói sẵn sàng để nộp | Phải là một luận văn đã hoàn thành, không phải các sản phẩm một phần rải rác |
Phân loại siêu dữ liệu được sử dụng bởi quy trình công việc:
- Giai đoạn (Stage): đọc, tiền xử lý, mô hình hóa, trực quan hóa, độ nhạy, xác thực, đổi mới, luận văn
- Loại bài toán (Problem type): tối ưu hóa, mô hình hóa thống kê, phương trình vi phân, mô phỏng, làm khớp
- Biến số và giả định (Variables and assumptions): định nghĩa, đơn vị, giới hạn và các giả định đơn giản hóa
- Ràng buộc (Constraints): ràng buộc cứng, ràng buộc mềm, điều kiện biên, giới hạn dữ liệu
- Phương pháp (Methods): lựa chọn thuật toán, thiết kế bộ giải, chiến lược ước lượng, cơ sở so sánh
- Xác thực (Validation): kiểm tra tính hợp lý, kết quả độ nhạy, phân tích lỗi, đánh giá tính mạnh mẽ
- Tài sản đầu ra (Output assets): bảng, hình vẽ, công thức, mã và các phần luận văn cuối cùng
Tính năng Nâng cao của Chuyên gia Cuộc thi Mô hình hóa Toán học - Bậc thầy Mô hình
- Điều phối nhận thức giai đoạn trong toàn bộ vòng đời cuộc thi, từ việc đọc đề bài đến bàn giao luận văn cuối cùng.
- Tải định hướng bởi manifest giúp giữ cho các quy tắc cốt lõi gọn gàng trong khi định tuyến đúng phân đoạn vào đúng thời điểm.
- Mở rộng tham chiếu theo yêu cầu để có các tiêu chuẩn mô hình hóa, quy ước luận văn và chi tiết triển khai sâu hơn.
- Quy tắc đầu ra toàn diện: quy trình làm việc được thiết kế để kết thúc bằng một bài báo hoàn chỉnh, không phải các ghi chú trung gian rời rạc.
- Hỗ trợ bộ giải đa ngôn ngữ cho Python và MATLAB, với mã được cấu trúc để có tính tái lập.
- Tạo luận văn XeLaTeX bằng cách sử dụng
cumcmthesis.clsvà định dạng GB/T 7714 để trình bày ở cấp độ cuộc thi. - Tích hợp nhấn mạnh vào tiền xử lý, trực quan hóa, phân tích độ nhạy và xác thực mô hình để cải thiện chất lượng giải pháp.
- Rất phù hợp cho người dùng Openclaw Skills cần một quy trình mô hình hóa có thể lặp lại và sẵn sàng cho cuộc thi.
SKILL.md
Đang tải
Các kỹ năng Openclaw liên quan
Trợ lý Quy trình Công việc Weather Current cho Năng suất Làm việc
Một trợ lý quy trình công việc dựa trên nhu cầu trong Openclaw Skills giúp chuyển đổi các yêu cầu dạng Weather thành các thành phẩm, bản sửa lỗi và công cụ hỗ trợ quyết định đáng tin cậy, thân thiện với môi trường cục bộ.
Error Message Improver
Openclaw Skills để biến các lỗi mơ hồ thành thông điệp rõ ràng, có thể thực hiện được, giải thích rõ điều gì đã thất bại, tại sao thất bại và cần làm gì tiếp theo.
Trình sửa bố cục phản hồi cho di động
Openclaw Skills cung cấp quy trình làm việc frontend có cấu trúc để chẩn đoán và khắc phục các vấn đề về bố cục phản hồi cho di động, thanh điều hướng và giao diện người dùng trên nhiều thiết bị.
Trợ lý quy trình đánh giá kỹ năng năng suất công việc
Một trợ lý quy trình giúp xem xét các kỹ năng khác về tính hữu ích, an toàn, trùng lặp và mức độ sẵn sàng xuất bản trước khi bạn cài đặt, giữ lại, hợp nhất, đổi tên hoặc xuất bản chúng.
Work Productivity Skill Vetter Workflow Helper
Openclaw Skills chuyển đổi các yêu cầu skill-vetter có nhu cầu cao thành các quy trình công việc, danh sách kiểm tra và hỗ trợ triển khai thực tế, ưu tiên local-first.
Trợ lý Quy trình làm việc Agent Chủ động Tăng Hiệu suất Công việc
Một quy trình làm việc của Openclaw Skills giúp chuyển đổi nhu cầu agent chủ động đã được xác thực thành các quy trình làm việc, bản vá, danh sách kiểm tra và công cụ hỗ trợ ra quyết định mang tính thực tiễn, ưu tiên local-first.
Đặc sắc*
