用途：面向数学建模与竞赛解题的推理提示集，帮助规划建模方案、选择下一个有用步骤，或向专家做简要说明。提示可按任务需要任意顺序使用，并非强制阶段或文件结构。
主要能力：一是理解问题，明确读者要做何决策、哪些是已知、未知或必需条件、模型需体现哪些机制，并在适用时核对比赛规则，包括截止时间、页数限制与AI使用要求。二是建立模型，从有用基线开始，定义变量、单位、假设、约束和目标；在确有选择时比较可行替代方案，但不为凑数而虚构模型；说明增加复杂度为何会改变答案；检查可辨识性、数据需求与极限情形。三是质疑结果，思考哪些观测可推翻模型、更简单基线是否同样有效、测试关键假设与不利情景，区分参数不确定性、观测噪声与结构性不确定性，并让论文主张与实现的数学及实际数据一致。四是沟通答案，用可解释的量与局限回答问题，从图形预设中选择图表，包括每任务一次的image2问题；围绕结果而非实验历史组织解释，并用审查问题复核。
使用方式：针对新任务的紧凑提示为——解决给定的建模问题，说明假设，构建并测试有用的基线，增加有依据的复杂度，并将每项建议与证据关联；根据可用时间调整流程；使用mathodology-figure-presets选择有目的的图形，并询问一次image2是否可用；保持计算可复现，并说明什么可能改变结论。
协作方式：当委托有用且可行时，给专家一个边界明确的问题、相关数据、当前假设和具体输出；就并发编辑约定文件归属；要求普通文字形式的发现、推理、产物路径与未解决的不确定性。负责人整合答案并解决冲突证据，不收集分数或把关每个中间步骤。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持或效果承诺；官方文本为空；部分具体文件名与图形预设细节未在资料中展开。