覆盖研究的每个阶段,统一在一个结构化平台。
Research OS 管理完整的科研工作流——从最初的领域分析到最终可审计的报告——每一步都有 AI 辅助。
科研工作流
五个结构化阶段。每个阶段都有 AI 辅助和人工审核。
01
Landscape
02
Hypothesis
03
Execution
04
Analysis
05
Reporting
01
Landscape
Landscape 阶段负责科学与技术背景分析,帮助研究团队在定义研究问题之前理解领域现状。
AI 辅助
AI 扫描海量信息并生成初步综述,研究者审核并确认相关性。
能力
- 文献扫描
- 技术现状分析
- 已有成果回顾
- 研究空白识别
输入
- 研究主题
- 研究范围
- 技术领域
输出
- 领域综述
- 技术背景报告
- 研究机会识别
02
Hypothesis
Hypothesis 阶段用于定义研究问题、设计实验假设,在执行开始前构建好研究计划。
AI 辅助
AI 生成假设草稿和实验设计建议,研究者审核并确认研究逻辑。
能力
- 研究问题定义
- 假设生成
- 实验框架设计
- 研究计划构建
输入
- Landscape 产出
- 研究目标
输出
- 假设文档
- 实验设计
- 研究计划
03
Execution
Execution 阶段管理实验的运行,在整个过程中采集数据、追踪迭代,并维护结构化的实验记录。
AI 辅助
AI 协助整理实验记录并识别异常,研究者确认过程与结果。
能力
- 实验记录
- 迭代追踪
- 数据采集
- 实验工作流管理
输入
- 假设文档
- 实验设计
输出
- 实验日志
- 迭代记录
- 实验结果
04
Analysis
Analysis 阶段处理实验结果以生成研究洞察,识别规律并产出供研究者审核的结论草稿。
AI 辅助
AI 生成分析报告草稿,研究者解读研究意义并验证结论。
能力
- 结果分析
- 模式识别
- 研究洞察生成
- 结论草稿
输入
- 实验结果
- 实验日志
输出
- 分析报告
- 研究洞察
- 关键发现
05
Reporting
Reporting 阶段生成结构化的研究文档,产出可用于内部汇报、经费申请或研发存档的可审计记录。
AI 辅助
AI 生成报告草稿并整理文档,研究者审核并确认最终报告。
能力
- 研究报告生成
- 实验记录整理
- 研究日志归档
- 审计记录生成
输入
- 分析结果
- 实验记录
输出
- 研究报告
- 结构化文档
- 可审计的研究记录
为团队设计,天生灵活。
Research OS 采用 Seat + Modules 结构,每位团队成员都能获得与其角色相匹配的能力。
Seat
Seat 是一个用户账号。每位团队成员拥有一个 Seat,凭此访问系统及其被分配的 Modules。
Modules
Modules 是分配给 Seat 的科研工作流能力,每个 Module 对应科研工作流的一个阶段。
团队配置示例
Alice
资深研究员
Bob
研究工程师
Jack
研究分析师