2026 年 9 月 10 日晚上 6 點，國賽開賽。三天之內，有 6,533 個 Windows 使用者下載了同一個工具的同一個版本。
一句話結論：MathModelAgent 是一套 5,169 星的數學建模 Agent，把賽題分析到論文排版拆成 6 個 skill 自動跑完；模板和驗收確實是真的，但它整個專案沒有授權檔，README 藏了五行「未實現」註記，而國賽 9 月新規要求核心建模必須由參賽隊主導、AI 產出要逐項人工核實。
這篇文章是我把這個倉庫從 API、原始碼到官方競賽文件逐項核過一次的紀錄。數字全部標了讀取日期，你可以自己重跑一次。
（本文數據讀取時間：2026 年 9 月 13 日）
MathModelAgent 到底是什麼？
它是一個專門為數學建模競賽設計的 AI Agent，作者是 GitHub 用戶 jihe520。你把賽題丟給它，它會依序做完：讀題分析、選模型、寫程式跑數據、畫圖、排版論文、最後自己檢查一遍，輸出一份排好版的 PDF。
倉庫首頁那句自我介紹寫得很直白：「自動完成數學建模，生成一份完整的可以直接提交的論文。」願景那一欄寫得更直接：「3 天的比賽時間變為 1 小時。」
截至 2026 年 9 月 13 日，這個倉庫有 5,169 顆星、403 個 fork（GitHub API 與倉庫頁面計數器兩邊讀數一致）。倉庫建立於 2025 年 1 月 30 日，不是這兩天才冒出來的新項目。
它跟你半年前看到的那個專案，還是同一個嗎？
不是。這點很重要，因為網路上多數介紹文講的還是舊版本。
作者在 README 裡寫了一句話：「項目蒸餾成完全由 SKILLS 驅動，不再做 Harness 層。」再往下還有一句：「項目以後只會做 SKILLS 層的迭代和優化，不會再做其他部分。」
翻成白話：以前它是一套自己寫的 Python 多 Agent 系統，要裝 Python、Node.js、Redis 才跑得動。現在作者把它拆成一組 Claude Code / Codex 的技能包（skill），直接在別人做好的 AI 環境裡跑，自己不再維護那層框架。
這個轉向在 commit 紀錄上看得見。主分支 main 最後一次提交停在 2026 年 8 月 17 日，而且是一條改文件的 commit。但發布頁完全是另一回事：v0.0.15 到 v0.0.19 這五個版本，全部發在 9 月 2 日到 9 月 10 日之間。
也就是說，你 git clone 下來的那份程式碼，跟它最新發布的桌面版中間隔了將近一個月。桌面版是一個 310 到 375 MB 的 Electron 應用，裡面直接打包了 Claude Code 和整套 skill，裝完填一個 API Key 就能用。
有多少人真的在用？
星數只能說明有多少人按了收藏。發布頁的下載計數比較誠實，因為那是真的有人把檔案拉下來。
| v0.0.19 安裝檔 | 檔案大小 | 下載次數 |
|---|---|---|
| Windows x64 .exe | 314.4 MB | 6,533 |
| macOS Apple 晶片 .dmg | 360.9 MB | 238 |
| macOS Apple 晶片 .zip | 360.5 MB | 232 |
| macOS Intel .zip | 372.6 MB | 196 |
| macOS Intel .dmg | 372.8 MB | 99 |
Windows 一個檔的下載量，是四個 macOS 安裝檔加起來（765 次）的 8.5 倍。這是一個幾乎完全長在 Windows 上的中文學生工具。
順帶提醒一個容易被誤讀的數字：同一頁上 latest.yml 顯示 33,409 次下載，看起來像三萬多人在用。它不是。那是 Electron 自動更新機制的檢查檔，每個已安裝的用戶端每次開機檢查更新都會拉一次。用它當安裝量，會比實際安裝檔總和高估大約四到五倍。
另外，README 自己寫了一行警告：Windows 安裝包目前未經簽章，首次執行會跳 Microsoft Defender SmartScreen 警告。macOS 那邊反而做了 Developer ID 簽章和 Apple 公證。下載量最大的那個平台，正好是沒簽章的那個。
哪些功能是真的？我逐項數過了
先講好話。README 上幾個最具體的宣稱，我下去數了，全部對得上。
| README 宣稱 | 我數到的 | 結論 |
|---|---|---|
| 17 套論文模板 | 中文 14 套 + 英文 3 套；每套各有 Typst 和 LaTeX 兩版，共 34 個目錄 | ✅ 屬實 |
| 9 步自動驗收 | 6verity/SKILL.md 裡剛好 9 個 Step，從文字門禁到 PDF 視覺檢查 | ✅ 屬實 |
| 端到端自動化 | 6 個依序串接的 workflow skill，一條指令啟動 | ✅ 屬實 |
| 支援 Typst / LaTeX 雙引擎 | 每個競賽模板都有 -latex 對應目錄 | ✅ 屬實 |
模板覆蓋的競賽包括國賽（cumcm）、華為杯、華數杯、華中杯、MathorCup、APMCM、長三角、東三省、電工杯、五一杯、數維杯，以及美賽（mcm）。中文那 14 套裡有 12 套對應具體賽事，另外兩套是通用的 default 和 stats。這個清單不是隨便湊的，目錄是真的按賽事分好的。
六個階段 skill 的分工是這樣：
1start-mathmodel：問你要用哪個引擎、哪個賽事、中文還英文，然後寫出 plan.md 和 todo.md2analysis-modeling：讀題、拆子問題、選模型3coding-visual：寫程式跑數據、產圖4drawio：畫流程圖5writing：套模板寫論文6verity：9 步檢查，輸出驗收報告
6verity 這個 skill 我讀完覺得是整套裡設計得最紮實的一塊。它會查章節數量和標題順序、圖表有沒有被正文引用、圖檔路徑存不存在、數值前後一致性、有沒有殘留佔位符或內部檔案洩漏、參考文獻格式、能不能編譯、最後還會把 PDF 渲染出來做視覺檢查。這些都是人工最容易漏掉的低級錯誤。
想了解這種「把工作流拆成技能包」的做法為什麼在 2026 年變成主流，可以參考我之前寫的 Agent Skills 是什麼，以及 Agent Skills 跨平台通用嗎。MathModelAgent 同時支援 Claude Code 和 Codex，正好是跨平台那篇講的情況。
為什麼 README 有五行字，你在 GitHub 上看不到？
現在講不好的部分。
README 的「功能特性」欄列了十二項，其中有幾項聽起來相當厲害：Web Search 自主搜尋網路真實數據、RAG 知識庫、人機協作支援 6 種決策動作、四層容錯機制。
往同一個檔案的下半部翻，「後期計劃」那一欄，這幾項全部是沒打勾的待辦。而且每一項下面，作者都寫了一行註記說明實際狀態。
| 功能特性欄怎麼寫 | 同一份 README 的註記怎麼寫 |
|---|---|
| Web Search：Agent 自主搜尋互聯網獲取真實數據（Tavily API） | 「原計劃 Tavily API 未實現，當前使用 OpenAlex 替代」 |
| RAG 知識庫：ChromaDB + Rerank 檢索 | 「僅配置項存在，核心檢索邏輯未實現」 |
| HIL 人機協作：支援 6 種決策動作 | 「數據模型已實現，但工作流集成不完整」 |
| 四層容錯：重試、Fallback、Shadow Mode、Feedback Rerun | 「配置項和核心邏輯均未實現，僅有基礎重試機制」 |
| Feedback：評估器評分 + 反饋注入重跑 | 「核心邏輯未實現，僅有 Agent 基類中的 TODO 註釋」 |
關鍵在於這五行註記的寫法。它們被包在 <!-- --> 這種 HTML 註解裡面。
HTML 註解的作用就是不顯示。我用 GitHub 官方的 README 渲染介面把頁面拉下來核對，渲染後的內容有 52,806 個字元，搜尋「未實現」、「僅配置項存在」、「工作流集成不完整」、「OpenAlex」這幾個字串，命中數全部是零。
你在 github.com 上讀這份 README，看得到那份十一項的功能清單，看不到作者親手寫的五行「其實還沒做」。要看到它們，你得去讀原始檔。
我不認為這是作者刻意騙人。相反，他願意把實際狀態一項一項寫清楚，比多數開源專案誠實。README 的 demo 段落還有一段自述：「項目處於實驗探索迭代 demo 階段，有許多需要改進優化的地方，我（項目作者）很忙，有時間會優化更新。」
問題是這些話放錯了地方。誠實寫在看不見的地方，效果等於沒寫。而且要注意，上面那五項全部屬於舊的 Python 後端，也就是作者已經宣告不再維護的那一層。已經轉向的 skill 層，我核過的宣稱反而都是準的。
這種「宣稱跟實際對不上」的情況在熱門 AI 倉庫裡相當常見，我之前拆過幾個類似案例，可以對照著看：AI 數學證明可信嗎、AI 解決 10 條數學懸案，但沒人告訴你它沒有證明什麼。
5,169 顆星的專案，為什麼一個授權檔都沒有？
這是我核到最意外的一項。
我用四個常見檔名去查倉庫根目錄：LICENSE、LICENSE.md、LICENSE.txt、COPYING，四個全部回 HTTP 404。再打 GitHub 專門偵測授權的 API 端點，同樣 404，代表 GitHub 也認不出任何授權。
README 裡確實寫了「開源免費」四個字，但那是一句描述，不是授權條款。在著作權法的預設狀態下，沒有附授權的公開程式碼，等於作者保留一切權利。別人可以看、可以 fork（GitHub 服務條款允許），但沒有明確的使用、修改、再散布授權。姊妹專案 sci-box（149 顆星，2026 年 7 月 1 日建立）情況一樣，也沒有授權檔。
對交作業和參加競賽的學生來說，這件事的實際影響有限。但如果你打算把它包進商業產品、或在公司內部流程裡用，這一欄空著就是一個要處理的問題，最穩妥的做法是直接去倉庫開 issue 問作者要一個明確授權。
授權這一關卡住使用者的情況，今年已經不是第一次。我今天早上才寫過開源音樂模型 YuE2 的同類問題：跑分贏了 Suno，但權重是非商用授權。
國賽新規到底怎麼說？能不能用 AI？
可以用，但有條件，而且條件是今年才變嚴的。
全國大學生數學建模競賽組委會在 2026 年 8 月 3 日公布了《全國大學生數學建模競賽人工智能工具使用規定（2026 年試行）》，第 6 條寫明自 2026 年 9 月 1 日起試行。
而 2026 年的國賽，競賽時間是 9 月 10 日 18 時到 9 月 13 日 20 時。賽題發布時間在官網首頁寫得很清楚。換句話說，這一屆是這份 AI 規定生效後的第一屆比賽。在官網「章程及規則」欄目下，它也是目前唯一一份針對 AI 工具的專門規定。
順帶一提，《競賽章程》第三條早就寫明參賽隊員可以使用各種圖書資料、計算機和軟件，但每個參賽隊必須獨立完成賽題解答。AI 規定要處理的，正是「獨立完成」這四個字在 Agent 時代該怎麼認定。
規定的重點條文我整理成表：
| 條文 | 要求 |
|---|---|
| 第 1 條 | 適用範圍包括大語言模型、生成式 AI、程式碼輔助工具和 AI 智能體 |
| 第 2 條 | 可以使用，但須遵循公開透明原則，確保核心建模與分析由參賽隊主導，並對 AI 參與完成的內容逐項人工審查與核實 |
| 第 3 條 | 論文參考文獻之前必須設「AI 工具使用聲明」，用了和沒用各有指定寫法，二者擇一 |
| 第 4 條 | 用了 AI 的，支撐材料必須包含《AI 工具使用詳情.pdf》，寫明工具名稱版本、使用目的環節、主要提示方式與使用過程、對 AI 輸出的採納與人工核驗情況（語言潤色除外） |
| 第 5 條 | 故意隱瞞、虛假聲明，或把未經必要人工審查與核實的 AI 生成內容直接作為核心建模與分析成果提交，取消評獎資格 |
另外，2026 年修訂的《參賽規則》第 5 條還有一項值得注意：競賽期間參賽隊員不得在任何交流平台瀏覽、發布或討論與賽題相關的內容，條文裡明確把 GitHub 列進去了。這條管的是賽題相關討論，不是管你裝工具，但在比賽期間跑去倉庫的 issue 區問賽題怎麼解，性質就完全不同了。
一鍵全自動，剛好踩到哪一條？
把兩邊的原話擺在一起看，衝突就很清楚了。
| MathModelAgent 怎麼宣傳 | 國賽規定怎麼要求 |
|---|---|
「一條 /1start-mathmodel 命令全自動完成，中間階段自動串聯，無需人工干預」 | 「確保參賽作品的核心建模與分析由參賽隊主導」 |
| 「生成一份完整的可以直接提交的論文」 | 「對 AI 參與完成的內容逐項人工審查與核實」 |
| 「3 天的比賽時間變為 1 小時」 | 未經審查的 AI 生成內容作為核心成果提交 →「取消其評獎資格」 |
這裡要說清楚：用這個工具本身不違規。規定第 2 條明明白白允許 AI 作為輔助，第 1 條還把 AI 智能體直接寫進適用範圍，代表組委會早就預期會有人用 Agent。
出事的是它最主打的那個用法照字面執行的結果。「無需人工干預」加上「直接提交」連起來，剛好就是第 5 條描述的那個情境。需要講清楚的是，規定管的是提交行為，不是你中間怎麼跑：全自動跑完之後，你再逐項人工審查核實過才交，一樣合規。問題只出在真的照字面「不干預、直接交」。
換個角度想，這其實是工具設計和規則要求之間的落差，而且補得起來。第 6 個 skill 6verity 會輸出一份 VERIFY_REPORT.md 驗收報告，那份東西本來就很接近第 4 條要的「對 AI 輸出的採納與核驗情況」。差別在於，規定要的是人逐項核實，不是 AI 自己檢查自己。
用了 AI，我的論文合規嗎？
下面這個自檢器對照的是規定第 2 到第 5 條。勾選符合你實際情況的項目，看看缺了哪一塊。
這個自檢器只對照國賽規定。美賽（MCM/ICM）另有自己的 AI 使用政策，2026 年有 32,213 支隊伍、來自 28 個國家和地區的 93,977 名學生參賽，繳交上限 25 頁（含摘要、正文、參考文獻、附錄和程式碼）。要參加美賽的話，請直接讀 COMAP 官方的參賽說明。
那到底誰適合用？
| 你是誰 | 建議 | 理由 |
|---|---|---|
| 第一次參加建模競賽的學生 | 賽前拿往年題練手可以，賽中別全自動 | 模板和驗收能幫你省掉排版時間，但核心建模必須自己來，否則踩第 5 條 |
| 有經驗的參賽隊 | 只用 5writing 和 6verity | 排版和查錯是它做得最穩、也最沒爭議的部分 |
| 指導老師 | 值得自己裝一次 | 學生一定會用，你要先知道它會產出什麼樣的東西 |
| 寫學術論文的研究生 | 看姊妹專案 sci-box | 科研圖表和流程圖模板已經獨立出去，那邊更對口 |
| 想商用或包進產品 | 先解決授權 | 整個倉庫沒有授權檔，預設是保留一切權利 |
| 只想看 Agent 怎麼設計 | 直接讀 skills/ 目錄 | 六階段拆分和 9 步驗收的寫法，是很好的 skill 設計範例 |
怎麼裝？
兩條路，看你想不想折騰環境。
- 桌面版（作者推薦）：去 GitHub Releases 頁下載對應系統的安裝檔，Windows 選
x64.exe，Mac 依晶片選arm64.dmg或x64.dmg。裡面已經打包 Claude Code 和全套 skill，不用另外裝 Python、Node.js、Redis。 - 裝成 skill：在已經有 Claude Code 或 Codex 的環境裡執行
npx skills add jihe520/MathModelAgent --all。 - 填 API Key：桌面版裝好後在設定裡填一個模型 API Key 就能開始。
- 啟動流程：Claude 用
/1start-mathmodel，Codex 用$start-mathmodel。它會先問你排版引擎、競賽類型、論文語言和子問題數量。 - 環境有問題就跑
/doctor：這是它內建的環境檢查 skill。
Windows 使用者注意那個 SmartScreen 警告，而且務必從官方 Releases 頁下載，不要從第三方轉載連結拿。
不用它的話還有什麼選擇？
- sci-box（同作者，149 顆星）：科研圖表和流程圖模板，SHAP、ROC、Taylor 圖、雲雨圖這些，指令是
npx skills add jihe520/sci-box。一樣沒有授權檔。 - 直接用 Claude Code 或 Codex 不套 skill：你自己控制每一步，反而比較容易符合「核心由參賽隊主導」的要求。
- 只拿模板不用 Agent：
skills/5writing/templates/裡那 17 套 Typst 和 LaTeX 模板可以單獨拿來用，排版省下來的時間最實在。 - SPSSPRO、北太天元：這兩家列在國賽官網的贊助單位名單裡，屬於傳統統計與計算工具，不是自動產出論文的 Agent。
如果你想更系統地挑 skill，我整理過一份實測心得：190 萬個 Agent Skills，平均分 6.2／12，還有 Claude Skills 是什麼。
新手行動清單
- ☐ 先確認你參加的競賽今年的 AI 規定，規則每年改，去年的經驗不作數
- ☐ 裝好後先拿一份往年賽題跑一次，看它產出的東西水準在哪
- ☐ 把
6verity的VERIFY_REPORT.md留著，那是你寫 AI 使用詳情的素材 - ☐ 論文交出去之前，公式和數值自己逐項驗一遍
- ☐ 參考文獻前面補上「AI 工具使用聲明」
- ☐ 支撐材料放進《AI 工具使用詳情.pdf》
- ☐ 商用之前先去倉庫問作者要授權
常見問題
MathModelAgent 免費嗎？
軟體本身不收費，但它要接大語言模型，模型的 API 費用要你自己付。另外要留意，倉庫裡沒有任何授權檔，「開源免費」是 README 的描述，不是法律意義上的授權條款。
用 MathModelAgent 參加國賽會被取消資格嗎？
用工具本身不會。2026 年的規定允許 AI 作為輔助，並把 AI 智能體明確寫進適用範圍。會被取消評獎資格的是第 5 條列的三種情況：故意隱瞞使用情況、作出虛假聲明，或把未經人工審查核實的 AI 生成內容直接當作核心建模與分析成果提交。
它真的能一小時寫完一篇建模論文嗎？
「3 天變 1 小時」是 README 的願景欄寫的目標，不是實測結果。倉庫本身沒有提供 benchmark，作者的後期計劃裡「添加 benchmark」還是未打勾的待辦。實際耗時取決於題目難度、你接哪個模型、以及要重跑幾次。
它支援哪些競賽的論文模板？
共 17 套，中文 14 套加英文 3 套，包含國賽、華為杯、華數杯、華中杯、MathorCup、APMCM、長三角、東三省、電工杯、五一杯、數維杯和美賽。每套都有 Typst 和 LaTeX 兩種版本。
為什麼 GitHub 上的程式碼看起來很久沒更新？
主分支 main 最後一次提交是 2026 年 8 月 17 日，但發布頁的版本一路更新到 9 月 10 日的 v0.0.19。原因是作者已經把重心轉到 skill 層和桌面版打包，README 裡寫明「不再做 Harness 層」。看更新狀況要看 Releases 頁，不是看 commit 紀錄。
需要會寫程式才能用嗎？
桌面版不需要，裝好填 API Key 就能跑。但如果你完全看不懂它產出的模型和程式碼，就沒辦法做規定第 2 條要求的「逐項人工審查與核實」，那反而是風險。
寫在最後
這個專案最有價值的部分，不是「一小時寫完論文」那句願景，而是 17 套排版模板和那 9 步驗收檢查。前者是它宣傳的賣點，後者是它真正做好了的東西，而且正好是人類最容易出錯、AI 最擅長補的那一塊。
今年的規則變化其實指向同一個方向。組委會沒有禁止 AI，而是要求你講清楚哪些是 AI 做的、你怎麼核實過。工具能不能用從來不是問題，能不能為它的產出負責才是。
那五行藏在 HTML 註解裡的 TODO，某種意義上是同一個問題的縮影。作者寫了實話，只是寫在沒人看得到的地方。
資料來源
- 專案倉庫與發布數據：jihe520/MathModelAgent（GitHub API、Contents API、Releases API，2026-09-13 讀取）
- 競賽 AI 規定：全國大學生數學建模競賽人工智能工具使用規定（2026 年試行）
- 競賽時間與規模：全國大學生數學建模競賽官網
- 美賽規則與規模：COMAP Contest Rules, Registration and Instructions
免責聲明：本文為工具評測與規則整理，僅供參考，不構成任何競賽指導或法律意見。文中 GitHub 數據讀取於 2026 年 9 月 13 日，開源專案更新頻繁，實際情況請以官方倉庫為準。競賽規則請以全國大學生數學建模競賽組委會官網公布的正式文件為準；學術誠信責任由參賽者自行承擔。
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