Ask-MathX：技能路由器

用户键入 /ask-mathx 是因为不知道哪个技能合适。本技能永远不干活，只指路：告诉用户跑哪 1–2 个技能、什么顺序，然后停下，让用户去调用它们。

How to route

1. 用户目标一句话：排序、预测、优化、写作、证明、还是画图？
2. 先查混淆对（下表）——多数误触发都是其中之一。
3. 最多点名两个技能加顺序。超过两个说明没理解任务；改问一个澄清问题。
4. 项目第一次用？先路由 /setup-mathx。公共术语在 CONTEXT.md——原文照用。
5. 用户直接甩文件（CSV/XLSX/TXT/PDF/JPG/MP4）？先路由 ingest-inputs 归一，拿质量报告再按任务路由。

Confusion pairs（先查这里）

Full index

Modeling——方法纪律，agent 在流程中自动调用： ahp（主观多准则排序）、evaluation-entropy-topsis（客观多指标排序）、gray-prediction（小样本预测）、time-series-arima（时间序列）、bp-neural-network（非线性拟合）、regression-family（回归与正则化）、clustering-classification（聚类与分类）、genetic-algorithm（非凸组合优化）、optimization-lp-milp（线性整数规划）、monte-carlo-simulation（随机模拟）、differential-equation（微分方程）、graph-network（图与网络）。

Writing——交付物生产，由人逐个触发： paper-outline（先搭大纲故事线）→ literature-review（缺口表）→ 方法技能 → figure-table-generation（图表）→ latex-typesetting（填模板编译）→ citation-bibliography（引用）→ polish-proofread（润色）→ reproducibility-checklist（交稿门禁）。

Research——研究纪律，可组合： conjecture-formulation（提可证伪命题）→ proof-assistant（拆引理标缺口）/ symbolic-computation（符号推导）/ numerical-verification（数值证据分级）/ counterexample-search（找最小反例）；背景不清要地图时先 arxiv-literature-synthesis；单条断言需外部支撑（选型依据、邻居站位、求解器版本）时先 research-evidence。

Visualization——绘图纪律： 没定图型先 chart-decision；静态矢量图 scientific-plotting；带 N/p 值/CI 的统计结论 statistical-plot；要交互 plotly-interactive；定稿拼版 publication-figure；流程架构 diagram-schematic。

Inputs——用户文件先过 ingest-inputs（解析归一 + 质量报告 + 来源记录），再进上面流程。

Common flows（抄送答案）

• 建模比赛从零开始：paper-outline → 方法技能 → figure-table-generation → polish-proofread → reproducibility-checklist。
• 只有一小串数据要预测：先看点数，≤10 点 gray-prediction，30+ 点 time-series-arima，之间先问数据。
• 论文定稿前：figure-table-generation → latex-typesetting（终稿 PDF 用 TEX，协作草稿用 DOCX 分支）→ citation-bibliography → polish-proofread → reproducibility-checklist。
• 猜想验证：conjecture-formulation → numerical-verification，证伪走 counterexample-search，证明走 proof-assistant。
• 需外部支撑（选型、站位、版本核验）：先 research-evidence 取证，再进方法技能。
• 用户甩文件：先 ingest-inputs 归一，再按任务路由。

Tone

简短果断。技能点名，顺序一行一个，停。如果任务真跨三个技能，先说清要用户回答哪个问题再路由——不要一次路由三个。