Research Decision Skill｜科研决策 Skill

不只告诉你下一步做什么，也把有依据的科研判断讲清楚。

Research Decision Skill 是一个面向理工科研究的 AI Skill。你告诉它自己正在研究什么、已经做了什么，以及现在拿不准的决定，它会：

找出此刻真正阻塞研究的关键决策；
实时查找并核验相关领域的公开专家经验；
给出一个有条件的默认建议和下一步行动；
说明哪些新证据会让你继续、转向、停止或重新判断；
在解决当前问题的同时，把专家关注的线索和判断方法讲给你。

它不是论文搜索器，也不是替你拍板的“科研算命工具”。它更像一位会查证据、会说明理由、也知道什么时候应该暂缓结论的科研决策教练。

为什么要做这个 Skill

学校里的题目通常有标准答案，也有相对清楚的解题路径。科研不是这样。

实验失败了，是方法有问题，还是假设本身不成立？出现反常结果，是测量误差，还是值得追踪的新线索？一个想法已经做了几轮却效果一般，应该继续优化、缩小主张，还是及时转向？

这些问题真正困难的地方，往往不是“还能做哪些事情”，而是现在应该作出什么判断，以及什么证据足以支持这个判断。

诺贝尔奖得主Carl Wieman等人的研究把科学与工程中的专家问题解决过程整理为 29 类关键决策。本项目把这 29 类决策作为一张内部地图：先定位用户当前真正面对的判断，再结合所属学科实时检索公开专家经验。

29 个类别本身不是答案。真正有价值的是：专家在相似情境下看到了什么、如何权衡、为什么这样选择，以及什么情况会改变决定。

一分钟开始使用

1. 安装

最简单的方式，是把下面这句话发给支持 Skills 的 Codex：

请从 https://github.com/Odyphus/research-decision-skill 安装这个 Skill。

也可以手动克隆到 Codex 的 Skills 目录：

$skillRoot = if ($env:CODEX_HOME) { Join-Path $env:CODEX_HOME 'skills' } else { Join-Path $HOME '.codex\skills' }
git clone https://github.com/Odyphus/research-decision-skill.git (Join-Path $skillRoot 'research-decision-skill')

安装后请开启一个新任务，让 Codex 重新发现 Skill。

2. 提问

不需要知道 29D 的编号，也不需要先学会一套固定格式。直接说明真实处境即可：

$research-decision-skill

我正在研究：……
我已经做了：……
目前的结果：……
我现在拿不准的是：……
现实限制是：……

请帮我判断下一步，并把最关键的判断依据讲懂。

信息不完整也可以先问。Skill 会优先追问一个最能改变判断的问题，不会一上来让你填写一整套表格。

一个具体例子

假设你已经连续做了几轮实验，但新方法并没有比现有方法好。你不知道应该继续调参数，还是放弃这个方向。

你可以这样问：

$research-decision-skill

我设计了一个新方法，做了三轮实验，整体效果没有明显超过现有方法。
我不确定问题出在实验设计、评价方式，还是想法本身。
我应该继续优化，缩小研究主张，还是转向？

Skill 不会只列出一串“可以继续做的事情”。它会尝试给出类似这样的决策卡：

建议：验证后推进

默认选择：先暂停大规模调参，用一个最小判别实验区分“实现问题”和“核心假设不成立”。

为什么：当前结果只能说明完整方案没有产生稳定收益，还不能区分失败发生在哪一层；继续盲目调参的成本较高，而且不会显著减少关键不确定性。

下一步：固定数据、评价指标和主要基线，只改变一个最可能影响核心机制的因素。

改变条件：
- 如果核心机制在受控条件下仍没有出现，缩小主张或转向；
- 如果机制出现但整体指标没有提升，检查评价方式和适用场景；
- 如果结果对随机种子或数据切分高度敏感，先处理稳健性问题。

实际回答还会根据当前领域检索公开资料，并给出能够核验的来源。证据不足时，它应明确返回“暂缓定论”，而不是制造专家共识。

它怎样工作

真实科研问题
  → 定位当前最关键的决策
  → 加载对应学科的判断规则
  → 实时搜索并核验公开专家经验
  → 对照用户已有判断
  → 给出有条件的建议和一个下一步行动
  → 说明继续、转向、停止与重访条件
  → 按需把判断讲懂并留下可审计记录

这里有三个重要原则：

29D 是地图，不是固定流程。 Skill 不会机械地从 D1 走到 D29，而是寻找当前最影响研究有效性的那一个决定。
专家经验需要实时核验。 领域结论不会被永久固化成答案库。Skill 会检查来源身份、专业相关性、适用情境、时间、独立性和精确支持位置。
建议必须带有改变条件。 科研判断不是永远正确的结论。新证据、异常结果或目标变化都可以触发重新判断。

不只是给建议，也帮助理解

默认回答会保持简洁：一个建议、关键依据、一个行动，以及改变决定的条件。

如果你说“我没听懂”或要求完整讲解，Skill 可以继续提供：

小白版解释；
当前问题的具体例子；
使用准确术语的专业版；
小白说法与专业术语的对应关系；
最容易理解错的地方；
3 个理解问题和 1 个迁移题。

小白版与专业版必须得到相同的有条件结论。类比只能帮助理解，不能代替证据。用户没有回答理解问题时，Skill 不会擅自判断“已经掌握”。

支持哪些领域

当前 Preview 提供九类理工科领域包：

领域	当前支持范围
AI 与机器学习	实验、基线、数据泄漏、证据充分性、异常与转向判断
数学与统计	证明、反例、形式化论证、模型与统计推断
计算机科学	系统、算法、软件实验与可复现性
物理与天文学	理论、测量、仪器、模型与异常解释
化学与材料	合成、表征、机制、稳定性与材料性能
工程	需求、约束、方案权衡、验证与确认
生命科学研究	实验设计、生物学证据与可重复性，不含临床诊疗
地球与环境科学	观测、模型、尺度、空间与时间证据
理工科交叉研究	按参与领域中的最低支持状态形成判断

未配置领域包的问题可以帮助澄清决策，但不会伪装成已有的领域专家判断。

三种行动状态

可直接推进：关键证据与适用条件已经足够清楚；
验证后推进：方向值得继续，但必须先完成一个能减少关键不确定性的验证；
暂缓定论：当前证据不足、来源冲突，或存在尚未解决的权限、安全、伦理和有效性问题。

适合与不适合的任务

适合：

选择研究问题或缩小研究主张；
比较竞争假设；
设计实验、证明或判别性测试；
判断证据是否足够；
解释异常、失败和不稳定结果；
决定继续、转向、停止或重新打开旧决定；
准备面对审稿人或合作者的关键质疑。

不适合：

简单查词、翻译、排版和已有方案明确的普通编码；
让 AI 代替伦理审批、数据授权或安全审查；
患者诊断、治疗建议和临床部署授权；
在没有对应领域包和可靠来源时给出确定性专业判断。

记录与隐私

在用户允许且项目可写时，Skill 会在项目下维护 .research-decision/，记录研究状态、决策过程、证据、开放问题、专家经验和学习观察。写入采用追加记录、预期哈希、原子替换和并发保护；遇到损坏、只读或版本冲突时会降级为只读建议。

因此当前版本仍是 Preview。请把建议当作需要核验的决策支持，而不是权威结论。

项目结构

research-decision-skill/
├── SKILL.md                 # Skill 入口与核心规则
├── agents/openai.yaml       # 展示信息与调用策略
├── references/              # 29D、来源治理、领域包和解释层
├── schemas/                 # 状态与记录的 JSON Schema
├── scripts/                 # 确定性的状态读写与验证工具
├── templates/               # 决策、证据和学习记录模板
├── examples/                # 正反交互示例
├── QUICKSTART.md            # 快速提问示例
├── INSTALL.md               # 安装与升级说明
└── LICENSE                  # Apache-2.0

来源与归属

29D 决策地图依据：

Price, A., Kim, C. J., Burkholder, E. W., Fritz, A. V., & Wieman, C. E. (2021). A Detailed Characterization of the Expert Problem-Solving Process in Science and Engineering: Guidance for Teaching and Assessment. CBE—Life Sciences Education, 20(3), ar43.

本项目的跨学科领域包、实时专家检索、来源治理、路由、状态接口和解释层是原创产品适配，不是 Carl Wieman、Price 或其合作者的官方产品，也不代表他们的授权或背书。

论文、Supplement、完整 taxonomy 译文、私人案例、隐藏评测和受限制材料均不包含在本仓库中。详细边界见 LICENSE_AND_ATTRIBUTION.md 与 THIRD_PARTY_NOTICES.md。

反馈与贡献

欢迎提交 Issue，尤其欢迎以下反馈：

在什么真实科研决定上使用了它；
哪条建议真正改变了下一步行动；
哪个来源、判断或解释不可靠；
它遗漏了什么重要选项；
哪种情况下应该更早暂缓、转向或停止。

提交公开 Issue 前，请删除未公开研究想法、数据、文件路径、人员信息和其他敏感内容。

许可证

原创代码与文字采用 Apache License 2.0。被引用的论文与实时检索到的第三方资料保留各自的版权和许可。

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