數學建模競賽團隊：從題目簡報到經得起檢驗的論文

這套數學建模競賽工作流程是一套分階段流程，專為競賽團隊——CUMCM、MCM 與 ICM——而設計，讓題目簡報在進入論文之前先通過六道明確關卡。它針對的是真正會失分的錯誤：看錯題意、略過基準模型而採用無人能解釋的模型，或是印出一個沒有任何腳本產生過的數字。

你以 PDF 或 workspace 路徑提供題目簡報，說明正在處理哪些子問題，並選擇以 Python 或 MATLAB 為目標。它會將題目剖析為目標、物件、限制條件、資料、輸出與子問題，並分別對每個子問題分類，而不是對整份簡報硬套同一個標籤。在任何程式碼出現之前，它會篩選一個主要方法、一個可用的基準模型，以及至多一個有條件的備援方案，接著在你的真實資料上對該方法進行探測。

此探測會檢驗資料涵蓋範圍、對該方法至關重要的假設、輸出的退化與集中情形、對一項小幅且合理擾動的反應，以及在你所處規模下的執行時間與記憶體用量。它會給出通過、有條件通過或未通過的判定。一旦你自行確認方法與理由，它只會實作已核准的主要方法與基準模型，依五項具名檢查審查程式碼，並將該審查寫入磁碟上的檔案，而非留在對話中。

最終你手中握有的是一條可追溯的軌跡：剖析與分類結果、附有風險探測的方法卡、經審查的程式碼、每一輪實驗的執行摘要、穩健性與敏感度報告、一份凍結的、論文中會出現的所有數字集合、已草擬的段落，以及三份獨立的稽核報告。最終組裝會將完成的論文與一個支援資料夾打包在一起，並保持你的程式碼與資料格式原封不動。

適用對象：數學建模競賽團隊，尤其是 CUMCM 與 MCM/ICM 團隊，以及想要同樣嚴謹紀律的獨立建模者。它適合三個時機——面對含多個子問題的簡報開題時、拿到第一輪結果而必須決定要繼續迭代還是鎖定方法時，以及論文必須通過稽核的最後衝刺階段。

它不適合想讓 AI 挑選方法並代寫論證的團隊。評審評分、而你理應學習的部分——選用哪個方法與其原因、這些數字代表什麼意義、假設如何界定——都會標示為需要你的輸入；若這些欄位是空的，或抄自工具自身的建議，流程會在提交前遭到封鎖。

典型的競賽流程只要某一階段看起來完成了就繼續往下走，而一般對話只要數學讀起來通順就會接受某個方法。這套工作流程則為六道關卡各自訂下明確的通過條件。只要有一關未通過，下游的一切都會被標記為過時，因此你能看出哪些子問題是真的穩固，哪些只是看似完成。

典型的流程只要方程式看起來正確就接受某個方法，這套流程則會先在你自己的資料上執行有時間限制的風險探測——涵蓋範圍、假設、輸出退化、擾動、規模——因此在你把方法發展完整之前，就能攔下無法承受你資料集的方法。

多數工作流程每次都從最新結果重新讀取數字，這套流程則將論文中每個數字凍結成單一快照。要變更其中一個數字，就必須記錄原因、編輯正規來源、重跑受影響的工作並重新凍結，如此一來，遲來的除錯修正便不會悄悄讓舊數字留在正文中。

單一品質檢查通常就決定你是否能交件，這套流程則要求三位獨立審查員——一致性、完整性與品質保證——全部通過才能進行最終組裝，任一項失敗都會加以封鎖。其中兩道關卡是刻意留給你的：你確認方法與理由，並在結果凍結之前對其作出評判。

對於快速計算或一次性的問題，一般對話仍然更合適，而且它不需要這套繁文縟節。當論文必須站得住腳時——當真正的風險是看錯題意、缺乏依據的主張，或是無法追溯回某次執行結果的數字——就選擇這套工作流程。