企业官网建设流程全解析

30日备赛计划·第27期｜一个月30期工具总盘点：三大方向＋完整参赛流程

用整整一个月、近30期视频打造的备赛工具链，本期进行系统性总盘点。所有工具与资料归为三大方向——综合评定、内容生成、论文自查，并给出从拿到赛题到预测奖项的完整参赛流程。核心判断：能看完30期并用对这套资料，保底省二。本文作为《30日备赛计划》第27期。

01 一个月30期：我们做了什么

从第一期到本期，整整用了一个月的时间，制作了将近30期备赛视频。在这一个月中，开发了多款AI工具，分享了大量备赛资料，涵盖从赛题解读、思路生成、模型选择，到论文写作、格式自查、奖项预测的完整竞赛链条。

本期将所有工具与资料打包，进行一次系统性的总盘点，帮助参赛者全面了解手上有哪些工具、每款工具解决什么问题、以及如何组合使用发挥最大效果。

所有工具与资料可归为三大方向：

1. 综合评定：评估论文的整体水平与可能奖项；
2. 内容生成：从赛题翻译到思路形成、各章节规范化内容生成；
3. 论文自查：从格式到内容的全板块自查。

以下逐一展开。

02 方向一：综合评定——论文点评与学校画像

综合评定方向包含两款核心工具：

论文点评Skills。

• 功能：输入论文与赛题，直接获取论文最后的奖项预估；
• 核心优势：融入了赛区、学校、指导老师和题目难度系数等多重量化因子，评分精度较高；
• 实际表现：从用户反馈来看，误报情况很少，完全误报的案例不到5个；
• 适用场景：论文完成后进行整体评价，预估可能的奖项等级，发现核心问题。

学校画像。

• 功能：查询所在学校的国奖名额情况与历史获奖数据；
• 核心价值：部分学校本身没有国奖名额，或国奖名额极少，通过学校画像可以提前了解自己所在学校的获奖天花板，合理设定目标；
• 数据来源：基于过去五年各赛区、各学校的公开获奖数据整理。

综合评定方向的核心价值在于：让参赛者在提交前就知道自己的论文大概处于什么水平、能拿什么奖，从而有针对性地进行最后的修改与提升。

03 方向二：内容生成——从赛题翻译到AI使用说明

内容生成方向覆盖了从拿到题目到完成论文各板块的全流程，主要包含以下工具：

逐字逐句赛题翻译。

• 核心理念：国赛赛题的每一句话都不是废话；
• 功能：解释题目中每句话的具体含义，以及这句话与题目中其他哪句话存在联动关系；
• 形象比喻：相当于把"中文的赛题"翻译成"你能理解的中文"，帮助参赛者真正读懂题目背后的要求与逻辑。

生成集体思路（Modeling Ideas）。

• 特点：不是单一思路，而是每个问题提供多个可选思路；
• 核心优势：生成思路的同时，兼顾国赛各问题之间的连贯性与联动性，按照国赛标准答案的思维方式输出思路集合；
• 适用场景：拿到题目后快速获取多个可行方向，避免思路同质化。

问题重述生成与AI使用说明生成。

• 问题重述：根据赛题自动生成规范的问题重述内容；
• AI使用说明：根据实际使用情况生成符合2026年最新规范的AI工具使用声明；
• 这两个是参赛者普遍需要且使用频率最高的内容生成工具。

正文板块。论文正文各板块已有大量详细的提示词与智能体可供使用，内容已足够丰富，因此不是本期工具开发的重点。参赛者可结合已有提示词与自身内容完成正文撰写。

04 方向三：论文自查——分板块自查与总自查

论文自查是过去一个半月的重点开发方向，每个论文板块均有对应的专项自查Skills：

分板块专项自查（已完成）。

• 摘要自查
• 模型假设自查
• 符号说明自查
• 论文正文自查
• 其他各板块专项自查

每个分板块自查的特点：

• 额度消耗约20%；
• 检查内容全面，包含格式、内容、前后连贯性、与模型的联动性等更细致的维度；
• 精度高，适合对特定板块进行深度检查。

总自查Skills（本期新发布）。

• 将所有分板块自查合并为一个总的自查工具；
• 额度消耗约25%至30%；
• 主要对论文格式进行整体检查；
• 需要说明的是：总自查的详细程度一定不如每个分板块自查——总自查侧重格式层面的快速扫描，而分板块自查包含内容质量、逻辑连贯、模型联动等更深层的检查。

建议使用策略：先用总自查进行全论文的格式快速扫描，发现并修复格式问题；再针对得分权重高或自己不放心的板块，使用分板块专项自查进行深度检查。二者配合使用，兼顾效率与精度。

此外，论文相关的其他资产还包括：论文正文部分的写作规范、模型选择工具（数模字典）、AI使用规范、参考文献规范等，共同构成完整的论文写作与检查体系。

05 数模字典：为什么AI不能替代它

在所有工具中，数模字典具有不可替代的特殊地位，值得单独说明。

数模字典的核心数据：收录了5700个数学模型，每个模型包含适用场景、数据要求、关键假设、缺点、检验方式等10个维度的完整信息。

为什么AI不能替代数模字典？

1. AI常用模型只有几百个：大语言模型在推荐模型时，通常只会调用其训练数据中最常见的几百个模型，覆盖面非常有限；
2. 标准答案模型往往不在AI的常用库里：在构建数模字典的过程中，有一个关键发现——当字典构建到3000多个模型时，往年国赛的标准答案模型仍然没有被包含进去。这意味着，很多国赛的标准答案模型，并不在AI常用或推荐的模型范围之内；
3. 只有通过字典才能遍历全部可能：数模字典会根据题目的提示与数据特征，遍历全部5700个模型，找出最适合当前题目的模型——这是AI仅凭自身知识库无法做到的。

因此，数模字典的核心价值在于：弥补AI模型推荐的盲区，确保参赛者不会因为AI的知识局限而错过真正适合的标准答案级模型。

06 完整参赛流程：基于资料的五步走

了解了所有工具后，以下是基于这套资料的完整参赛流程，共五个步骤：

第一步：拿到赛题，跑初稿＋做翻译。

• 将赛题输入智能体，自动跑一篇论文初稿；
• 同时调用赛题翻译工具，逐字逐句理解题目每句话的含义与联动关系——国赛每句话都不是废话，确保真正读懂题目；
• 初稿质量不高没关系，它的作用是帮助你更快理解题目。

第二步：AI给思路，字典选模型。

• AI基于题目输出初步思路，并推荐一个模型；
• 此时不要直接采用AI推荐的模型，而是将思路与数据特征输入数模字典，遍历5700个模型，找出真正最适合的模型；
• 这一步是确保模型选择正确的关键，也是数模字典不可替代的环节。

第三步：定方案，完善论文。

• 模型选定后，智能体的初稿也已生成；
• 拿着初稿进一步理解题目，结合字典选定的模型，为每个问题制定更精确的模型选择方案；
• 在此基础上逐步完善论文，完成各问题的求解与写作。

第四步：格式自查，分板块深查。

• 论文初稿完成后，先用总自查Skills进行全论文格式快速扫描；
• 再针对关键板块（摘要、模型假设、符号说明、正文等）使用分板块专项自查进行深度检查；
• 根据自查报告逐项修改。

第五步：整体点评，预测奖项。

• 修改完成后，使用论文点评Skills进行整体评价；
• 获取奖项预估与针对性改进建议；
• 若时间允许，根据点评建议做最后的优化提升。

以上五步构成了基于全套资料的完整参赛流程，从拿到题目到预测奖项，每个环节都有对应的工具支撑。

07 小结与后续

一个月的成果总结：

• 近30期备赛视频，覆盖竞赛全流程；
• 三大方向工具体系：综合评定（论文点评＋学校画像）、内容生成（赛题翻译＋思路生成＋问题重述＋AI说明）、论文自查（分板块专项＋总自查）；
• 核心工具数模字典收录5700个模型，弥补AI推荐盲区；
• 完整的五步参赛流程，从拿到题目到预测奖项全链路覆盖。

一个核心判断：能坚持看完30期视频、并能完整使用这套资料的参赛者，保底可以达到省级二等奖水平，不再仅仅是省级三等奖。这一判断基于工具的完整性与流程的系统性，但最终获奖仍取决于参赛者自身的执行质量。

后续安排：

• 考虑到部分参赛者可能无法正常使用各类Skills（如网络环境限制），后续会专门讲解如何通过其他平台（如豆包等）调用这些Skills辅助建模；
• Skills方向的开发更新基本结束，后续将重点更新相关资料与工具的使用方法，以及备赛资料的持续更新；
• 预祝各位参赛者在国赛中取得理想成绩。