用途：该技能用于处理图数论（graph number theory）中的图算法问题，帮助在具体问题下选择合适的算法与验证手段。
主要能力：提供决策树式选择指引。遍历方面，BFS 用于无权最短路与层次结构，DFS 用于环检测、拓扑排序与强连通分量。最短路方面，Dijkstra 适用于非负权，复杂度 O((V+E) log V)；Bellman-Ford 支持负权，复杂度 O(VE)；Floyd-Warshall 求全源最短路，复杂度 O(V^3)。最小生成树方面，Prim 适合稠密图，Kruskal 适合稀疏图并配合并查集。网络流方面，最大流等于最小割（Ford-Fulkerson），匹配可转化为流网络。图性质方面，谱方法用邻接矩阵特征值，连通性用 DFS/BFS，着色可用贪心或归约为 SAT。
使用方式：资料给出若干工具命令示例，如 uv run python -m runtime.harness scripts/sympy_compute.py eigenvalues "adjacency_matrix"、uv run python -m runtime.harness scripts/z3_solve.py prove "d[v] >= d[u] + w(u,v) for all edges"、uv run python -m runtime.harness scripts/z3_solve.py prove "min_edge_crossing_cut_in_mst"、uv run python -m runtime.harness scripts/sympy_compute.py linsolve "flow_conservation_equations"。完整工具文档见 .claude/skills/math-mode/SKILL.md。
适用场景：图论算法选型、最短路与生成树证明、网络流建模、图着色与谱性质分析等。
限制：资料未提供该技能的安装方式、收费、平台支持或效果数据；具体实现细节与完整文档需参考上述 SKILL.md。