用途：本 skill 承接 2analysis-modeling，把 reports/ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 中的模型与算法落实为可复现程序，跑出可信结果，并生成论文所需的数据型图表。领域判断可参考 ../_references/math_modeling_norms.md 中的题型防错速查、代码实现与结果、编码阶段常见错误、图表与可视化小节。
主要能力：按 plan.md 的项目目录结构创建 code/ 与 figures/ 骨架；按子问题顺序逐个实现，读取数据、实现模型或算法、验证约束、输出核心结果、绘制图表，并在 reports/RESULTS_REPORT.md 记录方法、关键数值与校验结果。优化类先保证可行解再优化目标；预测类做训练/验证划分或误差评估；评价类说明指标方向、归一化方法与权重来源。中间过程需保存为数据并记录，如清洗后数据摘要、模型参数、迭代历史、约束检查、灵敏度分析、图表数据与运行日志，优先存到 figures/ 或 code/outputs/。
使用方式：按子问题顺序实现，不要一次性写完不跑。RESULTS_REPORT.md 推荐结构包含运行环境、数据读取与预处理、各问题结果、灵敏度分析、约束与一致性校验、与建模报告的一致性说明、可复现运行方式。图表以 PDF 矢量输出到 figures/，可由主程序或独立脚本生成，不强制固定脚本名，但须保存数据来源与生成记录。
适用场景：数学建模竞赛或项目的编程求解与结果可视化阶段。
限制：本阶段不负责技术路线图、算法流程图、系统架构图、概念示意图（交给 4drawio），不写论文正文（为 5writing 提供数值与图表资产）。图内不写大标题，标题交给论文 caption；中文论文用中文坐标轴与图例，英文论文用英文。子问题数按赛题实际数量调整，不一定是 3。