HiMCM不仅是一场数学建模竞赛，更是一次高强度、高协作的团队项目实战。许多队伍在备赛初期信心满满，却在14天内因细节疏忽或协作失误而“翻车”。以下是根据多年带队经验总结的 五大高频“踩坑点”+针对性解决方案，助你避开雷区，高效产出高质量论文。
HiMCM 避坑指南
坑点一：角色不清 → 甩锅摆烂
典型表现：
“谁负责写摘要？”“模型是谁做的？”——无人认领；
第10天发现关键模块没人做，队员互相推诿；
有人全程“潜水”，最后两天突击补漏，质量堪忧。
解决方案：“文档 + 项目经理”双驱动
明确分工：开赛首日即确定角色（如：建模手 ×2、编程手、写作手、PM）；
设立PM（项目经理）：不一定是指导老师，可由逻辑清晰、沟通力强的同学担任，负责每日进度追踪；
使用共享文档：在腾讯文档/Notion中创建《任务看板》，标注每项任务的负责人、截止时间、完成状态；
每日站会：哪怕只有10分钟，同步进展、卡点与明日计划。
坑点二：过度打磨单一模型 → 忽略整体完整性
典型表现：
花3天优化一个“完美”算法，但其他问题未覆盖；
“我再改一版模型就画图” → 结果没时间作图/写分析；
论文结构残缺，只有深度无广度。
解决方案：“机械模型优先，完整性 > 深度”
先搭骨架，再填血肉：第1–3天完成所有问题的基础模型框架（哪怕粗糙）；
设定里程碑：
Day 3：完成全部问题初版模型；
Day 7：完成所有图表初稿；
Day 10：完成论文初稿；
接受“够用就好”：HiMCM评分看重逻辑闭环与问题覆盖全面性，而非单一模型的极致优化。
坑点三：重模型轻表达 → “用心做模型，用脚写论文”
典型表现：
模型代码跑通了，但论文描述模糊、逻辑跳跃；
直接截图Python输出表格，排版混乱；
图表无标题、无单位、配色刺眼；
摘要写成流水账，无法体现核心贡献。
解决方案：“输出即产品，渲染即尊重”
写作与建模同步进行：每完成一个模块，立即撰写对应段落；
图表规范：
使用 LaTeX 或 Matplotlib 精细排版（禁用Excel默认样式）；
所有图/表需有编号、标题、来源说明；
配色参考学术期刊（推荐使用 ColorBrewer 或 Seaborn 默认主题）；
学习O奖论文排版：观察其段落衔接、术语一致性、视觉留白；
摘要单独打磨：最后一晚专门优化摘要——它是评委最先读、也最可能决定印象的部分。
坑点四：滥用AI却不声明 → 学术诚信风险
典型表现：
用ChatGPT直接生成段落，稍作修改就放入论文；
AI提供核心思路，但未在报告中说明；
误以为“只要改写就不算抄袭”。
解决方案：“透明使用 + 自主主导”
AI仅限辅助工具，可用于：
语法润色（Grammarly/DeepL）；
代码调试（Copilot解释报错）；
头脑风暴（“有哪些评价模型可用于环境评估？”）。
严禁：
让AI生成模型逻辑或结论；
直接复制AI输出内容。
如实填写《AI使用报告》
坑点五：文件管理混乱 → 效率暴跌
典型表现：
微信群刷屏上百条消息，关键信息被淹没；
文件命名如“final_v2_newest_final.py”；
数据私聊发送，队友找不到；
群文件过期，临交稿前重跑代码。
解决方案：建立标准化团队文件系统
推荐使用 Google Drive / 阿里云盘 / 腾讯微云 创建
文件命名规范：日期_作者_内容简述（如 20251108_Li_ModelA2.ipynb）；
禁用微信传关键文件：重要资料一律上传至共享文件夹。
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