VeryMath 使用手册

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VeryMath 是一套给 Coding Agent 用的数学工具集合，主要包括下面两类：

• Skill 包：装进你的 Coding Agent 后，agent 在遇到对应任务时会自动或按你点名调用。
• 独立程序，例如 agent 的 harness：独立部署运行的工具，自带界面或命令行。

一、如何安装一个 Skill

所有 AI4Math Skill 的安装方式都一样：打开你的 Coding Agent，把一段话发给它，让它自己完成克隆、安装和验证。不需要你手动敲命令或配路径。

支持的 agent 包括 Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor 等任何能读写本地文件、执行终端命令的 Coding Agent。

通用模板

把下面这段发给 agent，按需替换仓库地址和要装的包：

请帮我安装这些 AI4Math Skill。

仓库：<仓库地址>
分支：main
要安装的 Skill 路径：
- skills/<包名1>
- skills/<包名2>

步骤：
1. 把仓库克隆或更新到本地。
2. 读 README.md、SKILL.md，以及每个目标 Skill 的入口文件。
3. 如果当前环境支持本地 Skill 发现，把每个含 SKILL.md 的目录装到本环境的 skills 目录。
4. 如果某个 Skill 依赖同级的支撑目录，保持它们在原位。
5. 验证安装后的 Skill 能被发现。
6. 告诉我安装路径、是否需要重启，并给我一条测试指令。

Agent 会自己判断当前环境的 skills 目录该放在哪里（Codex 是 ~/.codex/skills，Claude Code 是 ~/.claude/skills，OpenCode 是 ~/.config/opencode/skills，其他 agent 各有配置），你不用关心。

示范：安装 math-paper-reading

下面以 AI4Math · Paper Reading 仓库里的 math-paper-reading 为例（Skill 在 skills/math-paper-reading/）：

你说：

请帮我安装 AI4Math 的 math-paper-reading Skill。

仓库：https://github.com/VeryMath/AI4Math-Paper-Reading
分支：main
Skill 路径：skills/math-paper-reading

步骤：
1. 把仓库克隆或更新到本地。
2. 读 README.md、SKILL.md，以及 skills/math-paper-reading/ 的入口文件。
3. 如果当前环境支持本地 Skill 发现，把含 SKILL.md 的该目录装到本环境的 skills 目录。
4. 如果该 Skill 依赖同级的支撑目录，保持它们在原位。
5. 验证安装后的 Skill 能被发现。
6. 告诉我安装路径、是否需要重启，并给我一条测试指令。

Agent 会做： 克隆仓库 → 读 skills/math-paper-reading/SKILL.md → 把该目录装进本机 skills 目录 → 回报路径。

验证安装： 新开一个会话，发一条点名调用的指令：

用 math-paper-reading 说明：接到一篇 PDF 数学论文时，你的第一步工作流是什么？
先不要真的去读文件，只按 Skill 里的规定概述流程。

如果 agent 的回答明显来自刚安装的 SKILL.md（步骤、术语和仓库文档一致），而不是泛泛而谈，说明装好了。

当然，日常使用时不必每次点名 Skill；agent 会根据你的任务自行匹配已安装的相关 Skill。

更新和卸载

同样是一句话：

更新我本机安装的 AI4Math Skill：拉取各仓库最新的 main 分支，同步已安装的 Skill 目录，
告诉我哪些有变化。

卸载 <包名> 这个 Skill，从本机 skills 目录移除它，保留克隆下来的仓库。

几点提醒

• Skill 只是说明书，不是运行环境。 比如 SageMath Skill 需要本机真的装了 SageMath，Lean Skill 需要 Lean 4 和 mathlib，优化类 Skill 需要对应求解器。这些环境的安装通常也由 Skill 自己引导 agent 完成，但会先征求你同意。
• 涉及下载、装环境、创建 conda 环境的操作，先看清楚再批准。
• 需要账号登录的环节由你本人完成，不要把 API key 交给 agent 写进仓库。
• 装完可能需要重启 agent 才能发现新 Skill，agent 会告诉你。

二、应用程序

VeryMath 智慧教材

个人部署的课程学习工作台。左边读教材 PDF，右边跟 Copilot 对话。导入自己的教材，连上一个 Coding Agent，就能针对任意章节提问、讲解、出题，并生成思维导图、知识图谱和 LaTeX 课件。所有数据留在你自己的电脑上（默认 ~/.course-copilot/），用你自己的 Agent 账号。

核心功能

• 教材解析：把选定页或章节整理为可读的数字教材，提取正文、公式、图片和目录
• 讲解内容：对概念、定理、算法、例题做分层讲解，可主动配图
• 知识点出题：生成带递进提示和参考答案的练习卡片
• 思维导图 / 知识图谱：层级知识树与概念关系网络，节点可跳回教材原页
• 生成课件：用 LaTeX Beamer 把章节编译成 16:9 的 PDF 课件
• 自由问答：不带固定模板，按你的提问组织讲解和资料
• 辅助资料：每本教材可挂讲义、习题解答、参考文献，支持全文搜索和扫描件 OCR

环境要求：Node.js ≥ 22.13；生成课件需要本机有 XeLaTeX、Beamer、ctex 和中文字体；OCR 需要 Tesseract（中文还需 chi_sim/chi_tra 语言包）和 Poppler。Windows 建议整套装在 WSL2 里。

安装：同样是一句话交给 agent——

拉取 https://github.com/VeryMath/VeryMath-textbook-copilot，
按仓库里的 skills/verymath-install/SKILL.md 完成 VeryMath 智慧教材的本机部署：
检查并安装必要依赖，配置内置课程 Skill，连接我现有的 Agent，启动工作台并给我访问地址。

Agent 会装依赖、配好内置课程 Skill、连上 Agent 并启动服务，最后返回访问地址（正式运行默认 http://127.0.0.1:4173，只监听本机）。打开页面后点「导入教材」选 PDF，再到「工作区设置」连接 Agent 即可。

内置的课程 Skill 有 textbook-parse、explain、quiz、mindmap、knowledge-graph、textbook-to-ppt，加上负责部署的 verymath-install。

支持的 Agent：Codex、Claude Code、OpenCode、Cursor、Gemini CLI、Copilot CLI、Qwen Code、Kimi Code、Kiro CLI，选一种就行。

当前版本：v0.1.0（macOS 预览版）、v0.1.1（Windows 预览版）。

详细文档 → VeryMath-textbook-copilot ｜ 用户手册 ｜ 架构参考 ｜ Skill 开发

Co-Mathematician

把数学研究对话变成有文件支撑的项目。核心思路是「Coding Agent + 仓库文件系统 + 门控 + 评审循环 = 研究工作台」：主线程扮演项目协调者，研究问题、目标、状态和消息都落在 workspace/project/，证明、计算、文献、评审各自成为独立工作流，最终论文只从通过评审的报告渲染出来。

Python 部分只负责初始化文件、追加消息、创建工作流、检查门控和渲染论文——它不跑 agent，agent 是你的 Coding Agent。

核心机制

• 目标要标为 approved 才能开工作流，草稿目标不可执行
• 工作流分 proof、computation、literature、review 四类
• 每份报告要带来源溯源、显式的不确定性、失败尝试记录，以及 reviews/ 下的独立评审
• 最终产物 workspace/final/working_paper.md 是工作论文，不是聊天总结
• 可以把 AI4Math 的领域 Skill 装进项目的 .agents/skills/，由协调者按需推荐和移交

安装：也是交给 agent——

从 https://github.com/VeryMath/co-mathematician.git 安装 Co-Math，
把 ~/CoMathProjects 设为项目目录，创建一个名为 Muon Convergence 的项目。
返回它的路径，先不要开始研究。

然后用你的 Coding Agent 打开那个项目目录，说「Continue this Co-Math project.」即可开始。日常用 co-math list / resume / next / archive / reopen 管理项目。

详细文档 → co-mathematician

三、Skill 仓库一览

AI4Math · SageMath — 精确符号计算

让 agent 用 SageMath 做可验证的精确计算：先检索内置的 SageMath 参考手册，再写成普通 Python 形式的 Sage 代码，本地执行，最后基于真实运行输出作答。覆盖代数、数论、组合、图论、多项式环、矩阵、微积分、有限域、椭圆曲线、Galois 群、编码理论、密码学、流形、模形式等领域。Windows 用户需要在 WSL 里装和运行 SageMath。

详细文档 → AI4Math-Sagemath-skill

AI4Math · Auto Research — 自动研究与问题发现

把模糊的研究意图变成结构化问题、有边界的研究运行和经过评审的证明计划。包最多的一个仓库，也包含几个外部研究系统（Rethlas、Archon、Danus）的安装与驱动助手。

详细文档 → AI4Math-Auto-Research

AI4Math · Paper Reading — 论文精读与转化

结构化地读数学论文，抽取定理依赖，并把论文转成可复用的 Skill。

详细文档 → AI4Math-Paper-Reading

AI4Math · Writing — 论文写作与课件

从已验证的材料出发写论文，不替代证据核查本身。强调「有据可溯」：每个论断都要能追到来源。

详细文档 → AI4Math-Writing

AI4Math · Lean Agents — Lean 4 形式化

给 agent 一套检查 Lean 项目、搭 mathlib 工作区、形式化定理陈述、修复证明、补 sorry 并本地验证补丁的流程。最终补丁不允许引入 sorry、admit、新公理或悄悄改动定理陈述。

skills/lean-runtime/ 是共享支撑层（脚本、schema、提示词、测试），不单独调用，但安装时要保留在同级目录。Numina、Archon 等外部后端是可选适配器，需要你明确批准才会接入。

详细文档 → AI4Math-Lean-Agents

AI4Math · Optimization — 优化建模与求解

数学规划建模、求解器选型与环境配置、运行证据报告。

分工是：你或建模 Skill 选定求解器，or-solver 负责把那个求解器配好。

详细文档 → AI4Math-Optimization

AI4Math · Computational Mathematics — 计算数学

把数学对象、方程、数据或论文片段变成经过评审的计算表示和可复现证据。

详细文档 → AI4Math-Computational-Mathematics

AI4Math · Evolving — 演化式实验

目前聚焦有边界的 OpenEvolve 实验会话。

详细文档 → AI4Math-Evolving

AI4Math · MathTool — 独立小工具

放独立数学工具和轻量 agent 适配器，每个包有自己的工作流、依赖溯源和测试。

详细文档 → AI4Math-MathTool

四、官网

VeryMath 项目官网：组织介绍、仓库导航与动态。

• VeryMath 官网
• 中文使用手册 · English Handbook
• 站点源码