start-army
AI 科研军团统一入口。用户投入任何科研任务→Wei 读取任务→查阅 Skill 注册表→动态调度各角色。 触发条件: 用户说"/start-army"、"启动军团"、"接单"、"开始项目",或提供数据文件+研究需求。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
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AI 科研军团统一入口。用户投入任何科研任务→Wei 读取任务→查阅 Skill 注册表→动态调度各角色。 触发条件: 用户说"/start-army"、"启动军团"、"接单"、"开始项目",或提供数据文件+研究需求。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
| name | start-army |
| description | AI 科研军团统一入口。用户投入任何科研任务→Wei 读取任务→查阅 Skill 注册表→动态调度各角色。 触发条件: 用户说"/start-army"、"启动军团"、"接单"、"开始项目",或提供数据文件+研究需求。 |
| domain | 科研管线编排 |
| triggers | ["/start-army","启动军团","接单","开始项目","启动科研任务"] |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, Agent |
这是整个军团的启动按钮。任何科研任务,从这里进。
用户不需要知道管线细节。 用户只需要:
/start-army剩下的由 Wei 接管:读取任务 → 查阅 Skill 注册表 → 规划调度序列 → 逐步推进 → 产出交付物。
收集原始信息(有则用,无则留空):
必须项:
- 任务描述(客户说了什么)
- 数据文件路径(如果有)
可选项:
- 目标期刊或期刊层级(如有)
- 截止时间(如有)
- 已有产出物路径(继续任务时)
在 Wei 编排之前,必须先让 Priya 完成需求结晶。没有锁定的需求文档,不允许进入编排阶段。
Priya 执行以下操作:
templates/requirement.md 模板输出 clients/<project_id>/requirement_v1.mdclients/<project_id>/state.yaml(详见 Phase 1)提前结束条件:
任务分类(Priya 在结晶过程中同步完成):
| 关键词 | 类型 | Wei 调度策略 |
|---|---|---|
| "数据" + "论文"/"发表"/"稿件" | 全流程 | 从 data-forensics 开始 |
| "统计分析"/"跑一下数据" | 单模块:统计 | statistical-analysis |
| "文献综述"/"meta 分析" | 单模块:文献 | reference-manager /ref review |
| "修改图表"/"重新出图" | 单模块:图表 | academic-figure-engine |
| "审稿意见"/"修改稿" | 单模块:修稿 | paper-revision → quality-gate |
| "验证引用"/"检查文献" | 单模块:验证 | reference-manager /ref verify |
| "数据造假"/"数据真伪" | 单模块:鉴伪 | data-forensics |
交接给 Wei:
clients/<project_id>/requirement_v1.md ← 锁定的需求
clients/<project_id>/state.yaml ← 初始化的状态文件
Wei 执行以下操作:
clients/<project_id>/requirement_v1.md(或 state.yaml 指向的最新版本)— 这是执行基准,不可跳过agents/skill_registry.md — 加载可用技能清单system/capability-registry.yaml — 能力匹配检查(需求 vs 现有能力)modules/constraints.yaml — 加载硬约束clients/<project_id>/orchestration_plan.md,格式如下:# 编排计划 — [项目名称]
**任务类型**: 全流程 / 单模块
**需求文档**: requirement_v1.md(已锁定)
**目标期刊层级**: [A/B/C/待定]
**预计产出**: [交付物列表]
## 能力匹配
**匹配结果**: 全匹配 / 部分匹配 / 有缺口
**缺口说明**: [如有缺口,列出缺什么能力]
**处理方案**: [直接编排 / 临时组合 / 创建新能力(需走治理门)]
## 调度序列
| 步骤 | 角色 | Skill | 子命令 | 输入文件 | 输出文件 |
|------|------|-------|--------|---------|---------|
| 1 | Ming | data-forensics | /forensics | raw_data.* | forensics_report.md |
| 2 | Ming | data-profiler | /profile | raw_data.* | data_dictionary.md |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
## 硬性检查点
- [ ] CP-0: forensics GREEN/YELLOW
- [ ] CP-2: analysis_results.md 存在 + /ref research 启动
- [ ] CP-Final: /ref verify 通过 + /qa review 通过
## 风险预案
- 若 forensics RED → 暂停,通知创始人
- 若统计结果不显著 → Priya 评估是否调整分析策略
Wei 按编排计划,逐步:
state.yaml:completed_steps += 当前步骤,current_phase = 下一步orchestration_log.md需求版本检查(每个节点开始前):
Wei 读取 state.yaml → 检查 current_requirement 是否与编排时的版本一致
- 一致 → 继续执行
- 不一致(客户修改了需求)→ 评估影响范围:
a. 变更不影响已完成工作 → 更新 orchestration_plan,继续
b. 变更影响已完成节点 → 标记受影响节点,重做对应节点
c. 变更颠覆研究方向 → 回到需求结晶阶段重新对齐
中间状态提示(向用户):
进度示例:
✅ Step 1 完成: 数据鉴伪 GREEN(样本量 N=312,无异常模式)
✅ Step 2 完成: 数据画像生成(26 变量,缺失率 <5%)
⏳ Step 3 进行中: Priya 研究设计...
Wei 在每个检查点做决策:
迭代闭环(v3.0 新增):
当 Alex 质控完成后,Wei 读取审查报告末尾的结构化摘要(YAML 块):
verdict: PASS → 进入交付阶段(Phase 4)
verdict: WARN → Wei 评估风险是否可接受
- 可接受 → 交付(附风险说明)
- 不可接受 → 当 BLOCK 处理
verdict: BLOCK → 迭代修复流程:
1. 读取 failed_nodes 列表 → 只重做失败节点,不重跑全流程
2. 递增 state.yaml 的 iteration_count
3. 检查 iteration_count vs max_iterations(3):
- 未超限 → 对应 Agent 重做 → 再次提交 Alex 质控
- 已超限 → 停止自动迭代,更新 state.yaml:
status: "needs_human_review"
pause_reason: "iteration_limit"
4. 更新 state.yaml 的 quality_history(记录每次迭代结果)
迭代示例:
第 1 次 Alex 审查 → BLOCK: [manuscript] Table 2 数值与分析报告不一致
→ Wei 调度 Hao 重做 manuscript 节点
→ iteration_count: 1
第 2 次 Alex 审查 → WARN: [figures] Figure 3 标签字号偏小
→ Wei 判断风险可接受 → 交付
→ state.yaml: status=completed, iteration_count=1
delivery/ 文件夹标准构成:
delivery/
├── manuscript_final.docx ← 主稿(含图注+格式化参考文献)
├── figure1_*.tiff ← 出版级图(300 DPI,投稿用)
├── figure1_*.png ← 预览图(客户核对用,不上传)
├── figure2_*.tiff
├── figure2_*.png
├── ethics_approval.jpg ← 伦理批件(如适用)
└── 投稿说明.md ← 操作指引(EVISE步骤+Cover Letter要点+备选期刊)
投稿说明.md 必须包含:
用户: /start-army
客户:施雪斐,HFpEF综述,87条参考文献待验证
数据路径: clients/shuguang/outputs/final/
→ Wei: 任务类型=单模块(引用验证)
→ Wei: 调度 Jing 执行 /ref verify
→ Jing: 运行 verify_references.py → verification_report.json
→ Alex: 确认 MISMATCH 项修正
→ Wei: 完成,提示修正结果
用户: /start-army
收到新客户数据:heart_failure_data.csv,要做预后分析,争取发核心期刊
→ Priya: 需求结晶(Phase 0.5)
→ 阅读 heart_failure_data.csv → 主动问询 3 轮 → requirement_v1.md
→ 客户确认锁定 → 初始化 state.yaml
→ Wei: 读 requirement_v1.md → 能力匹配(全匹配)→ 任务类型=全流程
→ Wei: 生成 orchestration_plan.md(12步序列)
→ Ming: /forensics → GREEN
→ Ming: /profile → data_dictionary.md
→ Priya: /research idea → /research design → D1 讨论 → research_plan_decision.md
→ Kenji: /stat analyze
→ [... 全程自动推进 ...]
→ Alex: /qa review → PASS → delivery/ 交付包
Skill: start-army Version: 2.0 — 新增需求结晶阶段(Phase 0.5) Created: 2026-03-14 Updated: 2026-03-15 Owner: Priya(需求结晶)→ Wei(编排)
研究方向发现引擎。在成熟领域的交界处发现没人建的桥。 触发条件: "找方向"/"研究方向"/"选题"/"下一轮做什么"/"research frontier"。 核心方法: 资产盘点 → 结构选型 → 交叉缝隙扫描(deep research驱动) → 证据验证 → 可行性确认。
原始数据真伪与异常模式扫描。既支持 /data-forensics,也支持自然语言触发,如‘这份数据可信吗’。
数据探查与画像。30分钟生成完整数据画像,包括变量字典、分布、缺失率。既支持 /data-profiler,也支持自然语言触发,如‘先帮我看看这份数据长什么样’。
最终交付收口。把投稿包整理成可交付目录,补齐说明文件、清单和接收指引。既支持 /delivery,也支持自然语言触发,如‘把这些整理成最终交付目录’。
学术论文撰写。基于统计结果和文献生成IMRAD格式论文。既支持 /manuscript-draft,也支持自然语言触发,如‘帮我写成论文初稿’。
质量审查与自动迭代。多轮审查直到通过或达到上限。既支持 /quality-review,也支持自然语言触发,如‘帮我审这篇稿子’。