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

在本仓库的 Issues 提交:


📧 联系我们


🙏 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)

Searching Database…

Что это?Modex · MH Agent — это десктопный ИИ-агент для Windows, который автоматизирует весь конвейер соревнований по математическому моделированию и академических исследований: одной командой он за ночь доводит соревновательную задачу до статьи соревновательного уровня.
В этом репозитории само приложение или только документация?Этот GitHub-репозиторий — лишь витрина продукта и канал обратной связи через issues: исходного кода здесь нет вовсе, а настоящее приложение — скачиваемая десктопная программа для Windows, распространяемая с официального сайта.
Как его запустить?Скачайте установщик с официального сайта (mingheng.xin) и запустите — Python, Node, Git, TeXLive, MiKTeX, Pandoc, draw.io и Claude CLI включены в комплект, ручная настройка окружения не нужна. Затем откройте Settings, введите API-ключи моделей исполнителя и рецензента, проверьте соединение, выберите шаблон соревнования или исследования, заполните параметры и запускайте.
Нужны ли мне собственные API-ключи Claude и рецензента?Да — само ПО не включает квоты моделей. Нужно предоставить собственный API-ключ Claude в качестве исполнителя плюс OpenAI-совместимый API-ключ (GPT, GLM, MiniMax, Kimi, DeepSeek и т. д.) в качестве рецензента, и все вызовы моделей тарифицируются на эти аккаунты.
Нужно ли Modex интернет-соединение, и можно ли доверять его результату как есть?Да, ему всё время нужно стабильное соединение для поиска литературы, вызовов моделей и проверки цитирований (пользователям в материковом Китае для некоторых сервисов может понадобиться прокси), и README прямо предупреждает, что сгенерированные ИИ тексты, данные и цитаты нужно вручную проверять перед использованием.
Какие соревнования по математическому моделированию он покрывает?Есть полные конвейеры для китайского национального конкурса CUMCM, американского MCM/ICM, Huawei Cup, MathorCup, APMCM и открытых состязаний по статистическому моделированию; для каждого — свой шаблон статьи, целевой объём и правила оформления.
Что такое межмодельное состязательное рецензирование, о котором он упоминает?Claude выступает исполнителем, а отдельная модель (GPT, GLM, MiniMax и т. д.) — рецензентом, так что ни одна модель не оценивает свою работу; идея в том, что межмодельную проверку «обмануть» труднее, чем самопроверку одной модели.
Что за 90+ навыков (Skills), идущих в комплекте?Каждый Skill — это простой markdown-файл SKILL.md, покрывающий конкретную задачу — обзор литературы, анализ задачи, моделирование, построение графиков, диаграммы LaTeX/Mermaid/draw.io, написание диссертаций, грантовые заявки — и их можно свободно смешивать или выстраивать в конвейер силами любой LLM.
Можно ли использовать его для обычных академических исследований, а не только для соревнований?Да, помимо статей для соревнований он покрывает сквозной исследовательский процесс: обзор литературы, поиск идей, проверку новизны, развёртывание экспериментов, автоматическое рецензирование и написание PDF, готового к подаче.
Creator
N-allpass
Size
0.4 MB
Stars
286
Updated
CommitAug 14
Age
2mo
Commits · 90 Days