Syslab_math
一个面向 Syslab 数学建模案例沉淀与 skill 资产化的项目。
当前仓库适合内部分享与协作接手。
建议先阅读项目入口文档与维护规则,再进入具体案例目录。
当前适合共享“项目定位、规则、维护入口、阶段成果演示”,暂不建议直接将整仓库作为对外交付成果开放。
1. 项目定位
本项目的目标不是单纯“存题”或“堆案例”,而是将数模案例中的成功做法,逐步沉淀为:
- 可复用的方法
- 可迁移的做题流程
- 可维护的案例资产
- 可进一步封装为 skill / MCP 能力的结构化内容
项目当前以 Syslab 为主要实现环境,强调:
- 做题过程清晰
- 表达尽量贴近公式
- 方便讲解与培训
- 便于后续局部修改与持续维护
2. 当前适合内部共享的内容
当前建议优先共享以下入口文档,供内部同事理解项目和接手维护:
README.mdCONTRIBUTING.md90_project_docs/SYSLAB_PROBLEM_SOLVING_CONVENTIONS.md90_project_docs/MAINTAINER_QUICKSTART.md90_project_docs/PROJECT_OVERVIEW.md90_project_docs/progress_tracker.md90_project_docs/LESSONS_LEARNED.md
这些文档主要回答以下问题:
- 项目是什么
- 当前主线是什么
- 应该如何接手维护
- 协作规则和边界是什么
3. 当前分享边界
3.1 可以作为内部维护入口
建议从以下文档开始阅读:
README.md90_project_docs/PROJECT_OVERVIEW.md90_project_docs/MAINTAINER_QUICKSTART.mdCONTRIBUTING.md90_project_docs/SYSLAB_PROBLEM_SOLVING_CONVENTIONS.md90_project_docs/progress_tracker.md90_project_docs/LESSONS_LEARNED.md
3.2 可用于小范围演示
90_project_docs/DEMO_2020A_SHOWCASE.html
说明:该文件适合展示项目当前阶段“已经能做到哪一步”,但不代表整个仓库已经完成产品化收口。
3.3 暂不建议作为默认共享重点
以下内容暂不建议直接作为默认共享重点,也不建议直接对外发放:
20_case_library/整体- 尚未完全收口的 case 材料
- 原始题面、附件、PPT、PDF 等原始资料
- 带有
candidate_with_code_support性质的内容 - 演示、实验、试跑分支中的临时文件
4. 项目协作原则
本项目当前采用“阶段收口式推进”的方式维护,即:
- 一个阶段包内尽量连续推进
- 在阶段结束时再统一汇报
- 优先形成“能用、可用、好用”的阶段成果
- 避免长期停留在单个细节上反复拉扯
协作时请遵循以下原则:
- 先看入口文档,再进入具体案例
- 不要直接把未收口内容视为稳定资产
- 优先补齐结构化内容,而不是继续堆原始材料
- 修改尽量小步、明确、可回溯
- 保持规则、模板、案例之间的一致性
5. 当前目录理解建议
推荐先理解的部分
90_project_docs/:项目说明、维护规则、进度与经验README.md:项目入口CONTRIBUTING.md:协作方式与提交要求
谨慎进入的部分
20_case_library/:案例资产区,需结合当前主线判断哪些内容已稳定、哪些仍在收口- 原始资料区:主要用于归档和追溯,不是默认维护入口
6. 维护者建议接手顺序
建议按以下顺序接手:
第一步:理解项目定位
阅读:
README.md90_project_docs/PROJECT_OVERVIEW.md
第二步:理解规则与边界
阅读:
90_project_docs/MAINTAINER_QUICKSTART.mdCONTRIBUTING.md90_project_docs/SYSLAB_PROBLEM_SOLVING_CONVENTIONS.md
第三步:理解当前状态
阅读:
90_project_docs/progress_tracker.md90_project_docs/LESSONS_LEARNED.md
第四步:按需查看演示与案例
查看:
90_project_docs/DEMO_2020A_SHOWCASE.html- 对应案例分支和相关案例材料
7. 分支与维护建议
建议采用以下协作方式:
main:稳定入口、规则文档、共识性资产demo-XXXX:按案例推进的演示/收口分支feature/...:维护者个人功能分支
不建议直接在主分支上无边界修改。
8. 后续方向
项目后续将继续围绕以下方向推进:
- 将成功案例进一步抽取为结构化模板
- 将做题规范沉淀为稳定方法体系
- 形成更适合复用的 skill 资产
- 为后续开源和多人持续完善打基础
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