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。

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

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287 ·GitHub
Modex-mh-agent
这是什么？Modex · MH Agent 是一个 Windows 桌面 AI 智能体，自动化数学建模竞赛和学术研究的完整流程，用一个命令就能让一道竞赛题在一夜之间变成一篇竞赛级论文。
这个仓库是应用本体，还是只是文档？这个 GitHub 仓库只是产品展示和 issue 反馈渠道——完全不含源代码；真正的应用是从官网分发的可下载 Windows 桌面程序。
怎么让它跑起来？从官网（mingheng.xin）下载安装包并启动——Python、Node、Git、TeXLive、MiKTeX、Pandoc、draw.io 和 Claude CLI 都已内置，无需手动配置环境。然后打开设置，输入执行模型和评审模型的 API 密钥，测试连接，选择竞赛或科研模板，填写参数，开始运行。
需要自备 Claude 和评审模型的 API 密钥吗？需要——软件本身不附带任何模型额度。你必须自备一个 Claude API 密钥作为执行模型，外加一个 OpenAI 兼容的 API 密钥（GPT、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek 等）作为评审模型，所有模型调用都计入这些账户。
Modex 需要联网吗？它的产出能直接照用吗？需要，它全程都要有稳定连接来做文献检索、模型调用和引用核查（中国大陆用户访问某些服务可能需要代理），并且 README 明确警告：AI 生成的内容、数据和引用必须人工核实后才能使用。
它覆盖哪些数学建模竞赛？它为中国的 CUMCM 全国赛、美国的 MCM/ICM、华为杯、MathorCup、APMCM 以及开放式统计建模竞赛提供了完整流程，各自配有论文模板、页数目标和格式规则。
它提到的跨模型对抗式评审是什么？Claude 担任执行模型，另一个独立的模型（GPT、GLM、MiniMax 等）担任评审模型，因此没有模型给自己的成果打分——其理念是：跨模型评审比单一模型自查更难被糊弄。
它自带的 90 多个 Skills 是什么？每个 Skill 都是一个普通的 SKILL.md markdown 文件，覆盖一个具体任务——文献综述、问题分析、建模、图表生成、LaTeX/Mermaid/draw.io 图、论文写作、基金申请书——任何 LLM 都可以把它们自由组合或串成流水线。
它能用于一般学术研究，而不只是竞赛吗？可以，除了竞赛论文，它还覆盖端到端的科研流程：文献综述、选题发现、新颖性验证、实验部署、自动化同行评审，以及写出可直接投稿的 PDF。
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N-allpass
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