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一场数模比赛，需要处理的工作很多。题目要拆清楚，模型要写成程序，跑出来的数字还要变成图表，最后写进论文。前面改过一个条件，后面的代码和结论都可能需要跟着调整。
2026年数学建模国赛赛题公布后，我们用 Codar 把今年的全部赛题都跑了一遍。
现在，各题的运行结果已经整理好了。
从赛题出发，AI 能帮忙做到哪一步？先看这次的实际结果。
审题、求解、出图、写作和检查，都有对应的Skill可以调用。拿到题目可以从全流程入口开始，已经做到一半，也可以直接使用当前需要的能力。
🔍 题目刚拿到手，先把每一问要做的事理清
国赛题目长，附件多，看懂背景以后，还要弄明白每一问到底需要回答什么。
- 📅「数学建模全流程入口」
可以根据题目生成整体计划和待办清单，把任务按进度安排好。哪些工作先做，哪些要等前面的结果，都能列出来。 - 📝「赛题分析与模型设计」
继续拆解子问题，梳理数据需求和限制条件，检查缺失值与单位。碰到有歧义的条件，先列出不同解释，帮助你们判断采用哪一种。
确定好的变量、假设和约束进入建模报告，后面的代码就有了可以对照的方案。
💻 模型定了，把代码跑起来，把结果画出来
有了思路，接下来最直接的检验，就是程序能否运行，结果能否回答题目。
- ⚙️「编程求解与数据图表」
按子问题实现代码、运行求解，协助检查结果是否合理。代码、关键数值和校验过程会留下记录，写论文时可以回查。 - 🌿「流程图与模型结构图」
整理几问之间的衔接。它支持技术路线图、算法流程图等，并保留可编辑的 DrawIO 文件，方案变化后还能接着改。 - 📈「数学建模科研绘图模板」
提供预测值与真实值对比、相关性组合图、泰勒图等模板，配有可运行的 Python 脚本，可以换成自己的实际数据继续调整。
一张图要说明什么，选图之前就想清楚。结果有了，图表才有依据。
✍️ 从计算结果到完整论文，中间的工作也能接着做
结果跑出来以后，论文里还需要解释为什么选择这个方法、结果说明了什么。
- 📄「数学建模论文撰写」
承接前面的建模、求解报告和图表，组织论文章节，支持 Typst 与 LaTeX。每一问的方法、结果和结论依据，可以沿着实际过程讲清楚。 - 🛠️「Typst 论文排版」
处理公式、图表引用和页面格式，排查编译报错。选择 LaTeX，则使用论文撰写里的相应流程。
图表更新过，正文里的数字有没有同步？结论引用的还是不是旧结果？这些细节，也有对应的检查环节。
- ✅「结果与论文验收」
会核对图表引用与结果文件，检查遗留的“待补”和文献引用等问题，还会核查代码复现、论文编译及 PDF 输出，整理验收报告。
能修的小问题及时修正，需要重新计算或补充材料的地方标出来，让你们知道接下来该检查哪里。
🛡️ 环境与效率：为比赛做最后准备
还有一个适合提前使用的 Skill，「数学建模环境检查」。Python、论文编译工具、流程图工具，以及计算绘图库等依赖，都可以先检查一遍，缺少什么就按指引补齐。
9 个 Skill 已经集中在数学建模插件里，不用再到 GitHub 分别寻找、拼接。运行和编译需要的工具，由环境检查帮你提前确认。
🎬我们也把这 9个Skill做成了一条完整演示视频，想学习每个环节具体能做什么，可以直接点开。
🚀 现在下载 Codar，拿一道题试起来
可以先选一道往年国赛题，连同附件交给 Codar，从全流程入口生成任务清单。模型和条件确认后，再继续求解、出图，看看每一步留下了哪些材料。
已经有代码，可以从求解和图表整理开始。手里有论文，也可以先用验收功能检查。根据自己的进度，选择需要的 Skill。
🎁我们也准备了赛题包zip，公众号后台回复关键词【2026国赛】，即可免费获取~
⚠️ 温馨提示：模型选择和结论仍需要你们判断，AI 生成的内容也需要逐项人工核验。把工具用在具体工作上，先把手里的这一步完成。
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