modex-mh-agent README

The project's README from github.com/N-allpass/modex-mh-agent. As one markdown file: README.md.

Modex

Modex · MH Agent

AI 全自动数学建模智能体 · 兼顾科研全流程

一条命令,从赛题到竞赛级论文 —— 建模、求解、编程、绘图、成文,一夜跑完。 国赛 / 美赛 / 华为杯全流程覆盖,同样能做文献调研到投稿级论文的科研全流程。

数学建模 Platform Skills Website

🌐 官网 · 📥 下载 · 📖 使用说明 · 💬 问题反馈

⚠️ 本仓库为产品展示与问题反馈仓库,只包含说明文档,不含产品源码。


✨ 核心能力


🚀 快速开始

Modex 是一个 Windows 桌面软件,开箱即用,无需自己配环境。

  1. 前往 官网 mingheng.xin 下载安装包
  2. 安装后启动(内已封装 Python / Node / Git / TeXLive / MiKTeX / Pandoc / draw.io / Claude CLI 全套运行时)
  3. 首次使用在设置页填入模型配置(执行者 Claude + 评审者 API),一键测试连接
  4. 选一个模板(数模竞赛 / 科研工作流),填参数,开跑

软件支持自研增量更新,新版本自动提示。


🏆 数学建模竞赛支持

每种竞赛都有完整流水线:赛题分析 → 建模求解 → 编程实现 → 图表生成 → 论文撰写 → 编译合规检查,关键步骤设检查点。支持上传赛题 PDF/Word 自动提取文本,支持 output_format=docx(走 Word 导出,跳过 LaTeX 编译)。

竞赛 语言 页数 模板 特色
国赛 (CUMCM) 中文 20 cumcmthesis 完整竞赛论文结构
美赛 (MCM/ICM) 英文 25 mcmthesis Summary Sheet 优先
华为杯 中文 30 gmcmthesis 严格字体要求
MathorCup 中文 30 ctexart 自定义 含目录页
APMCM 英文 25 — 承诺书单独提交
统计建模 中文 30 — 自拟题目,自采数据

🧠 跨模型对抗式协作

Modex 区别于普通 AI 写作工具的根本设计:绝不用单模型自我博弈。

┌─────────────────┐         审稿反馈          ┌──────────────────┐
│   Claude Code    │  ◀───────────────────    │   评审模型         │
│   (执行者)        │                          │  GPT / GLM /      │
│  写代码/求解/成文   │  ───────────────────▶    │  MiniMax / Kimi   │
└─────────────────┘         提交产物          └──────────────────┘
      两个模型互不评自己的作业 → 真正的对抗式反馈,天然更难被 game

同一个模型审自己的输出会有系统性盲区。跨模型审稿,就像 adversarial bandit vs stochastic bandit,天然更难被欺骗。模型自由组合:不限于 Claude + GPT,支持 GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek 等任意 OpenAI 兼容 API,甚至可通过 ModelScope 零成本接入。


🧩 90+ 个可组合 Skill

每个 Skill 就是一个 SKILL.md 文件,纯 Markdown,任何 LLM 都能读懂。可自由混搭,也可串联成完整流水线。


📖 使用说明

  1. 安装启动 —— 从官网下载安装包,安装后直接启动,全套运行时已内置,无需额外配置。
  2. 配置模型 —— 首次进入在设置页填入模型配置:执行者(Claude)+ 评审者(GPT / GLM / MiniMax 等任意 OpenAI 兼容 API),点一键测试确认连通。
  3. 新建工作流 —— 选一个模板(数模竞赛 / 科研工作流),按引导填参数:竞赛类型、语言、赛题 PDF/Word(可上传自动提取)、是否开启改进循环等。
  4. 监控与干预 —— 工作流实时显示每步进度和日志;在关键决策点会自动暂停等你确认,可以「确认继续 / 提交修改意见 / 单步重跑」。
  5. 查看产物 —— 论文、图表、PDF 等产物按步骤分组展示,核心产物高亮;可用内置在线 LaTeX 编辑器进一步调整并一键编译。

⚠️ 注意事项


📚 文档


💬 问题反馈

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🙏 参考与致谢

本项目的理念、工作流方法论与部分 Skill 素材,受益于以下开源项目,在此致谢:

核心方法论参考

社区 Skill / 模板

以及底层执行器 Anthropic Claude Code。各项目版权归其原作者所有,遵循各自的开源许可证。


Modex · MH Agent —— 让 AI 做重复性工作,你专注于真正需要人类洞察的部分。

Copyright © 明珩科技 (MH Coding) · 保留所有权利

modex-mh-agent (N-allpass/modex-mh-agent)

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What is this?Modex · MH Agent is a Windows desktop AI agent that automates the full pipeline of mathematical modeling competitions and academic research, taking a competition problem all the way to a competition-grade paper overnight with one command.
Is this repository the actual app, or just documentation?This GitHub repo is only a product showcase and issue-feedback channel — it contains no source code at all; the real app is a downloadable Windows desktop program distributed from the official website.
How do I get it running?Download the installer from the official site (mingheng.xin) and launch it — Python, Node, Git, TeXLive, MiKTeX, Pandoc, draw.io and the Claude CLI are all bundled, so no manual environment setup is needed. Then open Settings, enter your executor and reviewer model API keys, test the connection, pick a competition or research template, fill in the parameters, and start the run.
Do I need my own Claude and reviewer API keys?Yes — the software itself ships no model quota. You must supply your own Claude API key as the executor plus an OpenAI-compatible API key (GPT, GLM, MiniMax, Kimi, DeepSeek, etc.) as the reviewer, and all model calls are billed to those accounts.
Does Modex need an internet connection, and can I trust its output as-is?Yes, it needs a stable connection at all times for literature search, model calls and citation checking (users in mainland China may need a proxy for some services), and the README explicitly warns that AI-generated content, data and citations must be manually verified before use.
Which math modeling competitions does it cover?It has full pipelines for China's CUMCM national contest, the US MCM/ICM, Huawei Cup, MathorCup, APMCM and open statistical-modeling contests, each with its own paper template, page-length target and formatting rules.
What is the cross-model adversarial review it mentions?Claude acts as the executor while a separate model (GPT, GLM, MiniMax, etc.) acts as the reviewer, so no model grades its own work — the idea is that cross-model review is harder to game than a single model checking itself.
What are the 90+ Skills it ships with?Each Skill is a plain SKILL.md markdown file covering a specific task — literature review, problem analysis, modeling, chart generation, LaTeX/Mermaid/draw.io diagrams, thesis writing, grant proposals — and they can be freely mixed or chained into a pipeline by any LLM.
Can it be used for general academic research, not just competitions?Yes, besides competition papers it covers an end-to-end research workflow: literature review, idea discovery, novelty verification, experiment deployment, automated peer review, and writing a submission-ready PDF.
Creator
N-allpass
Size
0.4 MB
Stars
287
Updated
CommitAug 14
Age
2mo
Commits · 90 Days