按常见评分点生成建模论文结构与写作清单，并根据题目类型与数据条件给出模型选择与对照实验路线。Invoke when需要“论文格式/评分对齐/模型选型/路线不确定”。
把“能拿分”的写作结构与“贴题可落地”的模型选型融合成一套可复用流程，输出：
支持把你预先准备的论文结构提示词文件（或文本）附加到本技能中，用于生成与评估。
SKILL.mdreferences/：可复用的参考材料与提示词资源（默认模板、评分点清单等）paper_prompt_pathpaper_prompt_textpaper_prompt_path；若两者都没有，则使用默认提示词文件。paper_prompt_path: c:\Users\xiaoy\Desktop\trae\数学建模\paper_output\plan\paper_prompt.mdpaper_prompt_text: <把你的论文结构提示词全文粘贴在这里>在生成 A/B/C/D 任一产出前，建议读取 references/paper_prompt_default.md 作为“结构参考”：
然后把 PAPER_PROMPT 作为强约束与写作风格来源，融入到：
不提供 paper_prompt_path / paper_prompt_text 时，本技能维持原有默认行为正常输出。
memoryskill.md 中的 External Resources / Literature，若存在相关文献，必须将其融入“参考文献”章节及“模型建立”部分的背景综述中。memoryskill.md。必须包含并按题目调整比重：
输出一张表：评分点 → 你提供的证据 → 论文位置（章节/图表/表格/实验）。 常见评分点映射（按比赛可增删）：
对每一问输出：
适用：给定历史，预测未来或估计参数。
适用：判定类别、风险等级、是否发生。
适用：多指标打分、排序、择优。
适用：资源分配、成本最小/收益最大、满足约束。
适用：无标签分组、模式发现。
适用：强调机制解释、情景推演。
当未提供 paper_prompt_path / paper_prompt_text 时，默认从以下文件读取论文结构提示词：
references/paper_prompt_default.mdproblem_files/，补充数据放在 crawled_data/。paper_output/plan/，供后续生成正文时引用。paper_prompts/... 仅为历史路径示例；当前项目推荐把自定义提示词文件也归档到 paper_output/plan/，或直接使用本技能自带的 references/paper_prompt_default.md。problem-doc-model-selector（更细的逐问解析）或 paper-workflow-orchestrator（一键跑到论文草稿）。context-memory-keeper，将“论文大纲结构”、“核心评分点”更新到 memoryskill.md。data-cleaning-and-visualization 产出 paper_output/figures/，否则该评分点缺证据。problem-doc-model-selector 做逐问解析，或直接进入 paper-workflow-orchestrator 一键生成。