题目解析
读取赛题与附件，识别问题边界、字段需求和潜在题型。
CUMCM / LOCAL-FIRST / EVIDENCE-DRIVEN
把赛题，推进到
可复核的论文交付。
MathAlanineAgent 是面向全国大学生数学建模竞赛的本地优先智能工作台：从题目与附件解析，到建模、求解、审稿，再到 LaTeX / Word / PDF 交付，形成一条可追溯的证据链。
system local runtime ready
stage 01 parsing problem statement...
stage 02 retrieving A–E strategy RAG...
stage 03 composing modeling plan...
stage 04 python sandbox contract checked
evidence csv / figures / logs indexed
stage 09 paper delivery package queued
awaiting your question
09从理解到交付的阶段闭环
A–E优秀论文与题型策略覆盖
PDFLaTeX 构建与视觉终检路径
LOCAL内置 Python / LaTeX 运行环境
PIPELINE / 01–09
一条线，跑通建模交付
每个阶段都保留输入、输出与证据位置，避免“模型说了算、结果找不到”的黑箱流程。
策略检索
从 A–E 优秀论文与题型策略 Markdown RAG 中检索可借鉴结构。
建模方案
生成假设、符号、目标函数、约束、算法与验证方案。
代码生成
输出带函数拆分、结果 CSV 与图表目录契约的 Python 求解脚本。
受限执行
使用内置 Python 3.12.10，执行过程与异常进入运行日志。
论文初稿
将方法、公式、图表位置和真实结果组织为 Markdown 论文。
自动审稿
检查逐问作答、证据可追溯、数值一致性和虚构风险。
格式交付
支持 Markdown、LaTeX、PDF 与 Word 模板回填路径。
CAPABILITY MATRIX
不只是聊天窗口
把模型能力放进可执行、可检查、可恢复的工程流程里，让每个结论都知道从哪里来。
证据链优先
分析文本、模型方案、代码、CSV、图表、日志和论文之间建立索引，减少结果与正文脱节。
- 数值必须来自真实运行证据
- 输出文件按阶段归档
- 异常保留上下文，拒绝静默失败
A–E 题型 RAG
覆盖评价、预测、优化、分类、机理与统计分析等常见建模路线。
论文级输出
从 Markdown 初稿到 LaTeX / PDF / Word 模板交付，保留可核验标记。
自动审稿与有限修复
定位公式、符号、单位、图表引用、数值一致性和“未运行却声称有结果”等问题；修复保持在有限次数内，并把每次变更留在日志中。
多 Agent 交接
阶段结果结构化传递，避免上下文断裂，支持跨进程断点恢复。
本地安全
API Key 进入安全凭据存储，不写入论文、提示词和运行日志。
ANTI-HALLUCINATION
先问证据，再写结论。
系统约束模型只使用题目、附件、真实阶段结果和可核验文献。没有运行结果时，论文会明确标记“待运行 / 待补充”。
01
输入证据赛题、附件、用户补充内容与解析摘要。
02
代码证据脚本生成不等于执行成功，结果必须有日志和文件支撑。
03
文献证据未知作者、期刊、DOI 不编造，保留待检索核验状态。
DELIVERY CONTRACT
结果文件有位置，论文引用有去处。
output/ ├── figures/ # 论文图表 ├── results/ # metric / value / unit / method ├── logs/ # 执行与异常日志 └── paper/ # Markdown / LaTeX / PDF / Word status evidence-indexed author Alanine platform Windows
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以下链接来自项目内置模型配置。官网、控制台、文档分开管理，模型名和 API Key 不在页面中写死。
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