mingger77/research-skills

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Research-Skills 中文 English 一套用于指导 AI Agent 进行科研工作的结构化 Skill 系统。 项目背景 本项目的前身是 Research-with-Python-Skill，一个单体式 Skill 文件。在迭代过程中，原有的单体结构难以承载日益复杂的方法论体系，因此重构为当前的多层模块化架构——将规范、约束、方法三个层面分离，使职责更清晰、扩展更灵活。 项目结构 三层架构设计 层次 职责 特点 规范 (Regulation) 定义不可违背的元规则 全局适用，不可绕过 约束 (Constraint) 特定场景下的行为边界 按需加载，防止越界 方法 (Method) 具体操作步骤和实现指南 可执行，可迭代 科研工作流 系统将科研流程定义为以下状态机，严格按照顺序流转： - 状态只能向前流转，除非用户明确要求回退或进入失败状态 - 每个阶段完成后向用户报告，等待确认后再推进 - 项目元数据和阶段日志自动维护，支持中断后恢复 核心设计原则 1. 安全 效率 ：所有操作以安全为首要考量 2. 模块化 ：规范、约束、方法三层分离，职责单一 3. 状态驱动 ：科研流程由状态机驱动，按序推进 4. 可追溯 ：每项结论必须标注可信度等级，可追溯到实验记录 5. 可复现 ：固定随机种子、记录参数、版本化文件管理 6. 最小改动 ：除非用户要求，否则不自动修改代码 DeepSeek Harness 科研模式 research-pattern 目录是一份完整的 DeepSeek Harness Agent preset 交付物，为 Harness 新增 科研模式 （ research ）。它将本仓库的三层科研 skill 体系转换为 Harness 的标准 skill 格式（20 个带 frontmatter 的 SKILL.md ，统一 research- 前缀），并以「标准模式」为基线组合出完整的科研 Agent。 许可协议 本项目基于 MIT 协议开源，详见 LICENSE 文件。 鸣谢 感谢 DeepSeek 和 ChatGPT 为我的 skill 体系的编写提供了宝贵的意见 额外说明 本skill系统的开发是为了在大一年度项目上偷懒，现在，大一年度项目流产。不过，我又参加了暑假的课题组，该项目走向如何仍未可知。

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