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赛题分析与建模设计
承接赛题原文、附件、plan.md 和用户约束，生成可供 3coding-visual 真实实现、并可供 5writing 组织论文的建模报告。本阶段只完成分析与设计，不运行正式求解，不编造实验结果，也不撰写最终论文。
阶段边界
- 负责：题意核对、子问题拆解、数据与附件理解、歧义预检、必要假设、符号体系、模型选择、数学表达、求解步骤、验证与证据规划、代码任务清单。
- 不负责：正式数值求解、最终图表选择、论文排版和最终结论。
- 不得为了匹配模板修改题目、数据、模型结果或问题数量。
- 图表阶段只提出“论文需要证明什么”和“必须保存哪些真实数据”，最终选图由求解后的
$model-figure-selector完成。
必读输入与规范
开始前读取实际存在的：
- 题面、附件及补充说明；
plan.md、todo.md；- 已有
reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md； - 数据字段说明、已有代码和结果记录；
../_references/math_modeling_norms.md中的赛题识别、模型建立和题型防错小节。
若项目内存在 ../5writing/SKILL.md，在确定论文交接结构前读取其当前比赛模板约定。不要用记忆中的旧模板覆盖项目内合同。
论文合同识别
按以下优先级确定比赛、引擎和子问题数量：
- 题面明确编号的顶层问题；
- 用户在当前任务中的明确说明；
plan.md已确认的比赛、题号、排版引擎和问题数；- 模板默认值。
仅当确认使用 CUMCM B 题和项目内国赛 LaTeX 合同时，启用 CUMCM B 四问论文交接合同。若题面尚未给出问数，可默认四问；题面一旦明确，必须以题面为准。
其他竞赛、题型或模板继续按实际问题数动态组织，不强行套用四问结构。
必须产出
在当前建模项目的 reports/ 中创建或更新：
reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md：题意、数据、假设、符号、逐问模型、求解步骤、验证布局、证据需求和代码实现任务清单的权威设计报告。
报告必须区分：
- 题面或附件确认的事实；
- 建模者采用且有依据的假设；
- 尚待代码阶段验证的方案；
- 数据不足、歧义未决或需要用户确认的风险。
工作流程
Step 1：核对题面并拆解子问题
只把题面明确编号的顶层问题视为子问题。每问说明：
- 任务、研究意义和必须回答的核心问题；
- 输入、输出、决策变量或预测对象；
- 数学问题类型、约束和评价标准；
- 与前后问题的参数、数据或逻辑关系。
不要把附件说明、提交要求、背景段落或内部小问误判为新的顶层问题。
Step 2：完成歧义、数据与假设预检
对影响模型的模糊表述至少给出两种解释，并通过题目递进关系、量纲、边界情形或简单验算选择解释。
逐份附件核对规模、字段、主键、单位、时空属性、缺失、异常、重复和可派生指标。B 题不固定设置“数据预处理”章节；仅在确有必要时说明处理方法、原因和对模型的影响。
模型假设只保留后文真正使用的内容，并说明依据、简化对象、作用和适用边界。
Step 3：选择模型并建立数学表达
每问先根据任务、数据、约束和规模比较候选方法，再确定主模型与必要的对比模型。不得先写模型名称再反向拼接理由。
模型设计至少包括：
- 主要符号、变量、参数、单位和取值域；
- 核心关系、目标函数、约束、初边值或状态转移；
- 参数来源和跨问题传递关系；
- 完整的模型汇总，集中呈现最终模型；
- 可由代码直接实现的输入和输出。
公式必须清楚到代码阶段无需猜测数学含义。
Step 4：设计真实可执行的求解步骤
将每问求解过程写成连续的 Step 1、Step 2……，包含：
- 输入准备和必要变换；
- 求解器或算法的核心过程；
- 初值、参数、停止条件和规模适用性；
- 结果保存、约束回代和失败处理；
- 需要记录的中间历史或诊断数据。
步骤描述是实现合同，不得提前写入未运行的数值结果。
Step 5：确定模型检验布局
在报告中明确 validation_layout，只能选择一种：
per-question：各问模型差异较大，分别安排论文级检验；unified：全文使用同一或同类模型，集中到统一分析章；main-model-only：只有主要模型决定最终结论，仅保留该模型的论文级分析。
所有模型仍须接受内部数学正确性和可行性检查；布局只决定论文如何呈现，不得用它跳过求解验收。
每问只选择 1～2 项与模型匹配的论文级检验，说明指标、判定依据、所需数据和预期输出形式。灵敏度分析仅针对会影响主要结论且存在现实不确定性的参数；没有合理对象时允许只做模型检验。
数组越界、维度一致、文件可读和程序成功退出属于代码质量门禁，不得列为论文模型检验。
Step 6：规划结果证据而非固定图表
对每个拟写入论文的结论记录：
- 需要证明的 claim；
- 必须由代码保存的数值、序列、坐标、概率、约束松弛量或重复运行结果；
- 适合放入模型建立、求解、结果或验证小节的证据任务；
- 当前是否具备生成证据的数据。
不得预设“所有预测都画折线图”或“所有评价都画雷达图”。
Step 7：形成代码和论文交接
报告末尾必须给出：
- 逐问代码实现任务表；
- 权威输入、预期机器可读输出和校验方法；
- 跨问题依赖顺序；
- 论文检验布局和主要模型编号；
- 预期完整程序、复现环境和支撑材料；
- 已知的 AI 使用事实、人工采纳修改和拟采用的核验方式。
AI 使用记录只写已知事实；不知道的工具版本或模型名称不得猜测。
质量门禁
- 所有分析都能回到题面、附件或明确假设。
- 子问题数量和依赖关系正确，CUMCM B 默认四问不能覆盖题面事实。
- 每问都有模型汇总、连续求解步骤、结果字段和验证计划。
- 不固定数据预处理章节，不固定算法，不虚构字段、数值、实验或文献。
- 验证方案能够由
3coding-visual真实运行并保存证据。 - 图表需求以论文 claim 和数据需求表达，不替代
$model-figure-selector。 - 报告足以让代码阶段实现，无需自行改变模型含义。
