feat(skills): 自动生成国赛 AI 工具使用详情 PDF

.gitignore

@@ -24,3 +24,5 @@ skills/5writing/templates/**/missfont.log
 # LaTeX 模板编译生成的 PDF（保留 huaweibei 的 logo.pdf 和 title.pdf 模板资源）
 skills/5writing/templates/**/main.pdf
 
+__pycache__/
+*.py[cod]

README.md

@@ -96,11 +96,14 @@ MathModelAgent SKILL —— 直接在 Harness 中驱动的数学建模自动化
 完全开源免费，可接入任何模型。
 
 **🧠 端到端自动化**
-从问题分析、建模、编码、绘图到论文排版和验收，一条 `/1start-mathmodel` 命令全自动完成，中间阶段自动串联，无需人工干预。
+从问题分析、建模、编码、绘图到论文排版和验收，一条 `/1start-mathmodel` 命令自动串联；国赛任务还会根据全过程证据自动生成 AI 使用详情。
 
 **📄 17 套 Typst 论文模板**
 内置中英文主流赛事模板（国赛、华数杯、华为杯、MCM/ICM 等），自动匹配赛事类型，生成排版精良、可直接提交的 PDF 论文。
 
+**🧾 国赛 AI 使用详情**
+国赛任务从开始阶段持续记录真实 AI 使用情况；完整论文验收后自动归纳采纳、迭代修正与实际核验，并隐藏核心建模细节，同时生成 `paper/main.pdf` 和名称准确的 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf`，缺少任一文件都不会报告最终完成。
+
 **📐 内置建模知识库**
 包含完整的建模规范、模型选择决策树（AHP、TOPSIS、ARIMA、GA 等）、常见易错模式和 MCM/ICM 评分标准，每个阶段自动参考，降低模型幻觉。
 
@@ -148,6 +151,7 @@ codex: $start-mathmodel 完成这个数学建模任务
 ```
 /doctor:  检查环境配置
 /typst-author: typst 知识
+/7ai-disclosure: 持续记录 AI 使用并生成“AI 工具使用详情.pdf”
 ```
 
 

README_EN.md

@@ -26,6 +26,8 @@
 
 The desktop app bundles Claude Code and the full set of MathModelAgent SKILLS. No Python / Node.js / Redis installation and no manual SKILL setup — install it, add one model API key, and start modeling.
 
+For CUMCM tasks, the workflow records actual AI use throughout the run, automatically summarizes evidence-backed adoption, revisions, and checks without exposing core modeling details, and requires both `paper/main.pdf` and `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf` before reporting final completion.
+
 | OS | File |
 |----|------|
 | macOS (Apple Silicon) | `mathmodel-<version>-arm64.dmg` |
@@ -62,6 +64,7 @@ Automatically generate an award-level modeling paper
     - Local Interpreter: Based on Jupyter, code saved as notebook for easy editing
     - Cloud Code Interpreter: [E2B](https://e2b.dev/) and [daytona](https://app.daytona.io/)
 - 📝 Generate a well-formatted paper
+- 🧾 Generate the required CUMCM AI-usage disclosure PDF from confirmed run records
 - 🤝 Multi-agents: modeling expert, coding expert, paper expert, etc.
 - 🔄 Multi-LLMs: Different models for each agent
 - 🤖 Support for all models: [litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers)

skills/1start-mathmodel/SKILL.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 name: 1start-mathmodel
-description: "数学建模竞赛工作流入口。用于启动完整建模流程：询问用户偏好，生成 plan.md 和 todo.md，并按阶段调用赛题分析、建模、代码与图表、流程图、论文撰写、验证验收等 skills。"
-allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetch
+description: "数学建模竞赛工作流入口。用于启动完整建模流程：询问用户偏好，生成 plan.md 和 todo.md，并按阶段调用赛题分析、建模、代码与图表、流程图、论文撰写、验证验收及 AI 使用披露等 skills。"
+allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, AskUserQuestion, WebSearch, WebFetch
 ---
 
 # 数学建模工作流
@@ -12,12 +12,20 @@ allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetc
 
 如需领域判断，读取 `../_references/math_modeling_norms.md`。该文件只提供数学建模基本规范和防错知识，不改变本 skill 的阶段顺序和产出约定。
 
+## 国赛识别与强制披露
+
+- 用户选择 `CHINA`、国赛、CUMCM 或全国大学生数学建模竞赛时，立即将任务标记为国赛，并强制加载 `7ai-disclosure`。
+- 明确为其他赛事时，不生成国赛专用的 `AI 工具使用详情.pdf`。
+- 无法判断赛事时，在开始阶段询问一次赛事类型，不得等到论文完成后再判断。
+- 桌面 Agent 正在参与论文生成时，视为实际使用了 AI，不得走“全程未使用 AI”分支。
+
 ## 必须产出
 
 在当前工作目录中创建或更新以下文件：
 
 - `plan.md`：整体流程方案、建模方向、阶段顺序、预期产物和风险控制。
 - `todo.md`：具体待办事项列表，记录每个阶段的任务和状态。
+- 国赛任务的 `reports/AI_USAGE_LOG.md`：赛中持续维护并在终检时自动归纳的 AI 工具使用过程记录。
 
 ## 工作流
 
@@ -57,6 +65,7 @@ workflow:
 3. 流程与架构图绘制 - `4drawio`
 4. 竞赛论文撰写 - `5writing`
 5. 验证和验收 - `6verity`
+6. AI 使用详情终检与生成 - `7ai-disclosure`（仅国赛强制）
 ```
 
 ## 项目目录结构
@@ -72,6 +81,7 @@ workflow:
 │   ├── RESULTS_REPORT.md            # 2: 结果报告（3coding-visual）
 │   ├── DRAWIO_REPORT.md             # 3: 非数据图说明（4drawio）
 │   ├── VERIFY_REPORT.md             # 5: 验收报告（6verity）
+│   └── AI_USAGE_LOG.md               # 国赛全程: AI 使用记录（7ai-disclosure）
 ├── code/                        # 2: 代码（3coding-visual）
 │   ├── problem1.py
 │   ├── problem2.py
@@ -85,6 +95,9 @@ workflow:
 ├── paper/                       # 4: 论文（5writing）
 │   ├── main.typ / main.tex      #     论文主文件（按用户选择的引擎）
 │   └── sections/                #     各节文件（.typ 或 .tex）
+└── supporting_materials/        # 6: AI 使用支撑材料（确有使用 AI 时）
+    ├── AI 工具使用详情.tex
+    └── AI 工具使用详情.pdf
 ```
 
 方案必须明确每个阶段由哪个下游 skill 负责，以及该阶段应产出什么文件。
@@ -101,6 +114,7 @@ workflow:
 - [ ] 3. 流程与架构图绘制 - `4drawio`
 - [ ] 4. 竞赛论文撰写 - `5writing`
 - [ ] 5. 验证和验收 - `6verity`
+- [ ] 6. AI 使用详情终检与生成 - `7ai-disclosure`（仅国赛强制）
 ```
 
 每完成一个阶段，都要更新 `todo.md` 中对应任务的状态。
@@ -116,6 +130,20 @@ workflow:
 | 流程与架构图绘制 | `4drawio` | 在论文确实需要时，绘制方法流程图、架构图和非数据型概念图。 | `figures/*.drawio`, `figures/*.pdf`, `DRAWIO_REPORT.md` |
 | 竞赛论文撰写 | `5writing` | 基于分析、建模、代码结果和图表撰写最终竞赛论文，并按章节直接插入图表。 | `paper/` |
 | 验证和验收 | `6verity` | 检查可复现性、一致性、产物完整性、格式规范和提交就绪状态。 | `VERIFY_REPORT.md` |
+| AI 使用详情终检与生成（仅国赛强制） | `7ai-disclosure` | 校验全过程记录，生成并验收赛事要求的 AI 使用支撑材料。 | `AI_USAGE_LOG.md`, `AI 工具使用详情.pdf` |
+
+## AI 使用记录衔接
+
+以下规则只对国赛任务强制执行：
+
+1. 启动时加载 `7ai-disclosure`，从其模板初始化 `reports/AI_USAGE_LOG.md`。优先根据本次任务的真实模型配置创建工具条目；无法获得版本元数据时写“运行环境未提供具体版本”。
+2. `2analysis-modeling`、`3coding-visual`、`4drawio`、`5writing` 和 `6verity` 每个阶段结束后，立即调用 `7ai-disclosure record`，根据真实对话、模型配置和产物追加记录；不得等到赛后凭记忆补造。
+3. `6verity` 首先完成论文验收并得到 `PAPER_PASS`。此状态只表示论文通过，不能表示整个国赛提交包已经完成。
+4. 随后调用 `7ai-disclosure finalize`。它根据本次会话、文件、运行结果和验收记录自动归纳并脱敏，不为填写详情另行询问队员。
+5. 自动归纳只能陈述有证据的采纳、迭代修正和核验；没有人工修改证据时省略该句，不得补造人工经历。通过最终校验后运行确定性生成脚本。
+6. 只有 `paper/main.pdf` 与名称完全一致的 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf` 都存在并通过检查，才把 `todo.md` 的最后一步标记完成，并在 `reports/VERIFY_REPORT.md` 写最终 `PASS`。
+
+若不是桌面 Agent 参与生成、且队伍能够确认全程未使用任何 AI，才允许不生成空白详情 PDF，并在验收报告中写明确认依据。
 
 ## 阶段边界
 

skills/6verity/SKILL.md

@@ -1,12 +1,12 @@
 ---
 name: 6verity
-description: "数学建模竞赛最终验证和验收阶段，支持 Typst 和 LaTeX 双引擎。用于论文写完后检查章节数量、标题顺序、图表引用、数值一致性、占位符、内部文件泄露、参考文献、代码可复现性、编译和提交就绪状态。"
+description: "数学建模竞赛论文验证和验收阶段，支持 Typst 和 LaTeX 双引擎。用于论文写完后检查章节数量、标题顺序、图表引用、数值一致性、占位符、内部文件泄露、参考文献、代码可复现性、编译、AI 支撑材料状态和提交就绪状态。"
 allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetch
 ---
 
 # 验证和验收（Typst / LaTeX）
 
-本 skill 是完整工作流的最后一关。它不重新建模、不生成新结果、不代替写作阶段重写论文；它负责发现硬错误、修复可直接修复的问题，并输出 `reports/VERIFY_REPORT.md`。
+本 skill 是论文与项目产物的验收门禁。它不重新建模、不生成新结果、不代替写作阶段重写论文；它负责发现硬错误、修复可直接修复的问题，并输出 `reports/VERIFY_REPORT.md`。若项目使用过 AI，随后还必须由 `7ai-disclosure` 完成支撑材料终检与生成。
 
 ## 数学建模规范参考
 
@@ -16,6 +16,7 @@ allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetc
 
 - 本阶段负责：结构验收、文本质量门禁、图表引用检查、结果一致性检查、Typst/LaTeX 编译检查、PDF 视觉检查、提交清单。
 - 本阶段不负责：重新设计模型、重新跑大规模实验、重新组织整篇论文。
+- 本阶段只核对 AI 使用日志和支撑材料状态，不补写或猜测 AI 使用记录；自动归纳由 `7ai-disclosure` 根据实际产物和检查证据完成。
 - 发现硬错误时，优先做小范围修复；如果需要回到前序阶段，写入 `reports/VERIFY_REPORT.md` 并标记为未通过。
 
 ## 输入
@@ -29,6 +30,7 @@ allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob, Agent, WebSearch, WebFetc
 5. 图表目录
 6. 可复现代码目录。
 7. 编译后的 PDF，或可由入口文件编译得到的输出 PDF。
+8. 国赛任务必须提供 `reports/AI_USAGE_LOG.md`；最终验收还必须提供 `supporting_materials/AI 工具使用详情.tex` 和 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf`。其他赛事仅在实际存在时检查。
 
 不要假设论文目录一定叫 `paper/`，也不要假设结果文件一定在项目根。若项目使用不同命名，按实际结构传参并在 `reports/VERIFY_REPORT.md` 中说明。
 
@@ -185,15 +187,25 @@ fi
 
 如果模型没有视觉能力，必须在 `reports/VERIFY_REPORT.md` 中明确写出“未执行视觉检查”的原因，并至少完成 PDF 非空、页数、页面尺寸等可程序化检查。
 
-### Step 9: 写验收报告
+### Step 9: 检查 AI 使用支撑材料状态
+
+- 先读取 `plan.md` 的竞赛类型。`CHINA`、国赛、CUMCM 或全国大学生数学建模竞赛均按国赛处理。
+- 国赛任务必须能够加载 `7ai-disclosure`，并存在 `reports/AI_USAGE_LOG.md`。桌面 Agent 参与论文生成时，不得写“全程未使用 AI”。
+- 首次验收论文时，用 `record` 模式检查日志。论文自身全部通过可以记录为 `PAPER_PASS`，但此状态不是最终提交 `PASS`。
+- `7ai-disclosure` 完成证据驱动的自动归纳、脱敏和 PDF 生成后，再用 `finalize` 模式检查日志，并检查 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf` 文件名完全一致。
+- 检查该 PDF 非空、可提取文本、页面为 A4、包含规定四部分且无占位符或疑似密钥，并逐页查看是否越界、重叠、裁切或乱码。
+- 国赛任务只有 `paper/main.pdf` 与 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf` 均通过检查，整体状态才能写 `PASS`。
+- 非国赛任务只有在用户明确要求时才检查该国赛支撑材料。
+
+### Step 10: 写验收报告
 
 创建 `reports/VERIFY_REPORT.md`：
 
 ```markdown
 # 验证和验收报告
 
 ## 结论
-PASS / FAIL
+PAPER_PASS / PASS / FAIL
 
 ## 检查项
 | 检查项 | 结果 | 说明 |
@@ -211,10 +223,12 @@ PASS / FAIL
 
 ## PDF 视觉检查
 
+## AI 工具使用支撑材料
+
 ## 仍需处理的问题
 ```
 
-只有当硬错误都修复、文本门禁通过、核心图表都引用、数值一致、编译通过或明确说明不可编译原因、视觉检查通过或明确说明无法执行原因时，才写 `PASS`。
+论文自身通过、但国赛 AI 支撑材料尚未完成自动归纳或尚未生成时，只能写 `PAPER_PASS`。只有全部硬错误都修复，且国赛要求的两个 PDF 均通过最终检查时，才写 `PASS`。
 
 ## 硬错误标准
 
@@ -232,6 +246,8 @@ PASS / FAIL
 - 编译器可用但论文编译失败。
 - 编译后的 PDF 为空、缺页、页数异常或页面尺寸异常且无法解释。
 - 视觉检查发现正文、表格、图片、公式、页眉页脚、页码等关键元素重叠、裁切、越界或乱码。
+- 日志表明使用过 AI，但最终提交缺少名称完全一致的 `AI 工具使用详情.pdf`。
+- AI 使用日志仍有待确认或未归纳内容、未经证据支持的人工表述、核心建模细节或疑似密钥，却将整体提交状态标记为 `PASS`。
 
 ## 警告标准
 

skills/7ai-disclosure/SKILL.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+---
+name: 7ai-disclosure
+description: "全国大学生数学建模竞赛 AI 工具使用过程记录与支撑材料生成。国赛论文工作流启动时自动启用，根据任务证据持续记录并自动归纳工具、用途、提示过程、采纳、修正和核验，在隐藏核心建模细节后生成四部分简版“AI 工具使用详情.pdf”。"
+allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob
+---
+
+# AI 工具使用记录与详情生成
+
+本 skill 有 `record` 和 `finalize` 两种模式。国赛任务由 `1start-mathmodel` 强制调用；其他赛事只在用户明确要求时使用。它只整理本次任务中可观察的 AI 使用，不补造记录，也不自动宣称合规。整个披露流程无人值守，不为填写详情另行询问用户。
+
+桌面 Agent 正在参与国赛论文生成时，视为实际使用了 AI，不得生成“全程未使用 AI”的空记录。
+
+## 输出约束
+
+最终 PDF 只包含标题、页眉页码和以下四个一级部分：
+
+1. 所用 AI 工具名称、版本或型号；
+2. 具体使用目的和环节；
+3. 主要提示方式与使用过程说明，可附非表格的典型交互示例；
+4. 对 AI 输出的采纳、人工修改和核验的主要情况，语言润色除外。
+
+第一部分使用“编号、AI 工具名称、版本或型号”三列表格；第二部分使用“工具编号、使用环节、具体使用目的”三列表格。工具编号采用 `TOOL-01`、`TOOL-02` 等，第二至第四部分必须引用对应编号。禁止写入密钥、密码、完整聊天记录、模型私有思维链或无关个人信息。
+
+详情 PDF 只写阶段级概括。即使日志或论文中存在，也不得写入赛题条件、原始数据、模型或算法名称、公式、关键假设、参数、数值结果、结论以及足以复原解题方案的连续提示。使用“辅助方案梳理”“辅助代码实现与调试”“辅助结果一致性检查”“辅助论文结构与表达优化”等概括表达。
+
+## record：持续记录
+
+1. 若 `reports/AI_USAGE_LOG.md` 不存在，从 `templates/AI_USAGE_LOG.md` 复制创建。
+2. 查看当前阶段的真实对话、运行配置、文件差异、运行结果和产物。工具名称与模型优先读取本次任务的真实配置或响应元数据；不可获得时写“运行环境未提供具体版本”，不得根据供应商或界面猜测版本。
+3. 复用已有 `TOOL-xx`；新工具使用下一个连续编号，编号必须从 `TOOL-01` 开始连续递增。
+4. 追加一个连续编号的 `AI-xxx` 记录，写明工具编号、使用环节、具体目的、提示方式、使用过程、采纳情况、迭代修正、核验方法、证据文件和记录状态。
+5. 采纳情况根据内容是否进入最终文件以及后续是否被替换、删除或修正归纳。迭代修正只写文件差异或重新运行能够支持的事实；核验只写实际执行成功并有结果记录的检查。
+6. 只有会话中存在队员明确修改指令时，才可增加“人工修改内容”和“人工修改依据”。没有此类证据时直接省略这两个字段，不写任何“未记录人工修改”的提示。
+7. 仅用于语言润色时，将“是否仅用于语言润色”写为“是”，迭代修正和核验字段可以省略。
+8. 典型交互为可选项；如记录，只保留脱敏的提示、输出和处理结果摘要，不复制全部对话。
+9. 阶段处理中使用“记录中”；阶段证据归纳完成后使用“已归纳”。不得推断队员完成了未留下证据的人工操作。
+10. 每个国赛阶段结束后立即运行记录校验：
+
+```bash
+PYTHON_BIN="$(command -v python3 || command -v python)"
+"$PYTHON_BIN" "<本 skill 目录>/scripts/validate_ai_usage_log.py" reports/AI_USAGE_LOG.md --mode record
+```
+
+## finalize：生成支撑材料
+
+1. 自动读取运行时元数据、各阶段报告、最终文件、代码执行结果和 `reports/VERIFY_REPORT.md`，逐条归纳工具版本、采纳、迭代修正和核验情况，不向用户发起确认或补充提问。
+2. 将所有公开描述改写为阶段级概括，删除核心建模细节。没有版本元数据时使用“运行环境未提供具体版本”；没有人工修改证据时删除人工修改字段，不输出否定性说明。
+3. 若缺少核验证据，先执行安全、可复现的轻量检查并保存结果，再填写实际结果；不得把计划中的检查写成已经完成。完成后把记录状态更新为“已归纳”。
+4. 运行最终校验：
+
+```bash
+PYTHON_BIN="$(command -v python3 || command -v python)"
+"$PYTHON_BIN" "<本 skill 目录>/scripts/validate_ai_usage_log.py" reports/AI_USAGE_LOG.md --mode finalize
+```
+
+存在待确认、缺项、无效工具引用、未归纳记录、疑似密钥、未经证据支持的人工表述或核心建模细节时停止生成。
+
+5. 最终校验通过后，必须调用确定性生成脚本，不再让模型自由复制或手填模板：
+
+```bash
+"$PYTHON_BIN" "<本 skill 目录>/scripts/generate_ai_usage_pdf.py" \
+  reports/AI_USAGE_LOG.md \
+  --output-dir supporting_materials
+```
+
+生成脚本负责日志到四部分模板的映射、LaTeX 转义、XeLaTeX 两遍编译、Tectonic 回退，以及文件名、非空、A4、文本层、规定部分、占位符和疑似密钥检查。典型交互使用正文段落，不使用表格；证据文件和内部状态只用于校验，不写入最终 PDF。
+
+6. 必须得到名称完全一致的 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf`，再逐页检查是否存在越界、重叠、裁切或乱码。
+7. 在 `reports/VERIFY_REPORT.md` 记录自动归纳、日志校验、编译、程序化 PDF 检查和逐页视觉检查结果。
+8. 只有 `paper/main.pdf` 与 `supporting_materials/AI 工具使用详情.pdf` 均通过检查，国赛提交包才能标记最终 `PASS`。
+
+仅当本任务并非由桌面 Agent 生成、且队伍确认全程未使用任何 AI 时，不生成空白详情 PDF，并在验收报告中记录确认依据。