GitHub项目地址：caojian1134/mathmodel-agent-resources

为什么整理这个项目

AI Agent和Skills正在改变数学建模的工作方式。现在已经有不少项目能够协助审题、模型选择、代码编写、优化求解、结果验证和论文组织，但这些资源散落在不同仓库中，而且项目形态差异很大：有的是完整Agent，有的是单项Skill，有的是优化求解工具，也有算法代码、LaTeX模板和历年赛题库。

对于学习者和参赛队伍而言，真正困难的往往不是“找到一个链接”，而是回答下面几个问题：

1. 这个项目适合数学建模的哪个环节？
2. 它是完整工作流、单项Skill、求解工具，还是只有模板？
3. 当前介绍对应的是哪个版本？以后还能否下载到同一版本？
4. 上游项目是否声明了许可证？安装脚本和Skill是否需要额外审查？

因此，我建立了开源项目 MathModel Agent Resources，希望把分散的资源整理成一个能够查询、比较、验证和批量下载的数学建模AI工具导航。

项目目前包含什么

当前目录共收录 32个公开项目，分成六类：

类别	数量	主要用途
开放式数学建模Agent	2	问题分析、建模、计算与报告生成
竞赛Skills、Agent与Starter	16	审题、选模、编程、绘图、写作与质量检查
Agent支撑、优化与评测	6	运筹优化、求解器反馈、数据分析Agent评测
算法代码	2	Python、MATLAB常用建模算法示例
排版模板	5	CUMCM、MCM/ICM论文排版
历年赛题与附件	1	CUMCM历年题目和配套数据

收录范围包括CUMCM、MCM/ICM、开放式数学建模、运筹优化、数据分析、可复现计算和竞赛论文准备。

它与普通链接收藏夹有什么不同

1. 固定到检查时的Commit

目录为项目记录了检查时的commit。批量下载使用固定版本，而不是始终跟随可能不断变化的默认分支，因此能够复现目录检查时的内容。

2. 32个项目已经完成下载验证

2026年9月6日完成了一次全量下载验收：

• 有效ZIP：32/32
• 失败：0
• 总大小：1,368,959,922字节，约1.275 GiB
• 保存了逐文件大小和SHA-256校验记录

这里的“验证”是指固定版本压缩包能够成功下载、ZIP结构有效并记录校验值，不代表所有第三方项目都已经完成端到端功能或安全验收。

3. 提供机器可读数据

仓库同时提供CSV和JSON数据，记录项目类别、原始地址、快照版本、下载链接、许可证观察结果和验证记录，方便二次整理或自动检查。

4. 不按Star数直接排名

Star可以反映一部分社区关注度，但不能直接证明数学模型正确、代码可复现、许可证清晰或符合比赛规则。因此，目录更关注任务覆盖、人机边界、证据链、可复现性、安全性、许可证和比赛合规性。

如何一键下载全部项目

首先克隆目录：

git clone https://github.com/caojian1134/mathmodel-agent-resources.git
cd mathmodel-agent-resources

使用Python批量下载：

python scripts/download_all.py --destination project-archives --workers 4

Windows用户也可以运行PowerShell脚本：

.\scripts\download_all.ps1 -Destination .\project-archives

下载器会读取固定版本清单，跳过已经验证有效的ZIP，并生成文件大小和SHA-256报告。用户也可以在仓库的下载中心逐项点击下载。

应该怎样选择项目

如果需要完整比赛流程和阶段检查点，可以优先查看强调状态管理、结果冻结和质量门的工作流类Skill。

如果希望组合审题、建模、编程、绘图和写作等多个角色，可以查看多Skill或多角色工具集。

如果研究开放式数学建模Agent，可以查看ModelingAgent和LLM-MM-Agent。

如果重点是运筹优化、数学规划或求解器反馈，可以查看ORLM、ReSocratic、solver-in-the-loop和LLM4OPT。

如果只是查找算法示例或论文模板，则不必安装复杂Agent，可以直接选择算法代码或LaTeX模板类项目。

仓库中已经提供完整的项目选择指南和32项横向对比表，帮助使用者按任务而不是按热度选择。

使用AI辅助数学建模时需要注意什么

任何Agent或Skill都不应该代替人工承担最终责任。正式使用前，建议至少完成以下检查：

• 阅读上游README、安装脚本和全部SKILL.md；
• 核对许可证是否允许计划中的使用、修改和分发；
• 在隔离环境中使用最小样例测试；
• 保存原始数据、模型假设、代码版本、随机种子和结果文件；
• 使用基线、敏感性分析、边界测试和独立复算验证关键结果；
• 核对目标比赛当届的AI使用、披露和队外交流规则。

需要特别强调：被目录收录不等于获得推荐、认证、安全审查通过或比赛合规保证。 公开但没有许可证的仓库，也不等于可以任意复制和重新分发。

为什么选择开源维护

这类资源变化很快，仅靠一个人很难长期保持全部信息准确。将目录放在GitHub上，可以让上游作者和使用者共同：

• 修正项目描述和失效链接；
• 补充新的Agent、Skill和工具；
• 更新许可证与维护状态；
• 提交可复现的测试记录；
• 报告安全风险和比赛合规问题。

项目已经提供中英文README、贡献指南、行为准则、问题报告模板和Pull Request模板。目录原创内容和维护脚本采用MIT License，但该许可不覆盖链接到的第三方项目。

项目地址

GitHub：https://github.com/caojian1134/mathmodel-agent-resources

如果这个目录节省了你的检索、比较和下载时间，欢迎在GitHub点一个 Star，让更多数学建模学习者和参赛队伍能够发现它。

也欢迎通过Issue或Pull Request提交新项目、描述纠错、失效链接和可复现测试。相比单纯增加Star，我更希望这个目录能够逐步积累真实、透明、可核验的使用证据。

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关键词：数学建模、AI Agent、Skills、CUMCM、MCM、ICM、运筹优化、开源项目、GitHub、批量下载