agent-infini
Use the InfiniSynapse CLI (`agent_infini`) for multi-turn AI data-analysis tasks,…
审读用户提供的生命科学或生物医学论文、PDF、摘要、正文、figure、panel、caption 或截图,定位核心科学问题,逐图解释实验设计和证据链,审计机制、因果性、rescue、方法边界、正交验证与局限。材料缺失时请求补充或转介检索;不提供医疗建议、临床决策或可直接执行的湿实验 SOP。
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The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
审读用户提供的生命科学或生物医学论文、PDF、摘要、正文、figure、panel、caption 或截图,定位核心科学问题,逐图解释实验设计和证据链,审计机制、因果性、rescue、方法边界、正交验证与局限。材料缺失时请求补充或转介检索;不提供医疗建议、临床决策或可直接执行的湿实验 SOP。
name: audit-biomedical-paper-evidence description: 审读用户提供的生命科学或生物医学论文、PDF、摘要、正文、figure、panel、caption 或截图,定位核心科学问题,逐图解释实验设计和证据链,审计机制、因果性、rescue、方法边界、正交验证与局限。材料缺失时请求补充或转介检索;不提供医疗建议、临床决策或可直接执行的湿实验 SOP。
仅在以下条件同时满足时执行论文证据审读:
1. 用户提供至少一项可读的目标材料:PDF、摘要、正文、figure、panel、caption 或截图; 2. 请求涉及科学问题、实验设计、逐图解读、机制链、因果性、rescue、方法比较、证据强度或研究局限; 3. 当前材料足以支持相应层级的判断。
若只有标题或 DOI,先请求目标材料;仅在用户明确授权且存在独立检索通道时转交检索任务, 不得声称已读取未提供的全文。医学诊断、治疗选择、个体化用药、可直接执行的湿实验步骤、 剂量和危险操作不在范围内;不得为临床决策索取患者个人资料。作者语气或人格模仿也不在范围内。
至少一项用户提供的目标论文材料。若用户未指出具体问题,先从可见材料中识别:
1. **冻结材料范围**:列出实际可见的正文、caption、figure 和 panel,以及当前无法判断的部分。 2. **定位主问题**:用一句话说明论文或当前 figure 正在检验什么,以及论文作者提出了什么主张。 3. **识别证据阶段**:判断每个实验属于候选筛选、定向验证、表型确认还是机制验证;不要把筛选命中直接升级为机制。 4. **逐 panel 解读**:识别子问题、实验类型、自变量、因变量、分组、对照、读出、直接观察、论文作者解释和分析者判断。 5. **连接 panel 逻辑**:判断 panel 之间是递进、并列、验证、反证还是存在断点,并建立有方向的证据链。 6. **审计因果性**:分别检查 gain-of-function、loss-of-function、时间或方向证据、必要性、充分性和替代解释。 7. **审计 rescue**:明确起始扰动、回补方向、作用层级、恢复的关键表型、对照和特异性;出现 `rescue` 一词不等于因果链成立。 8. **比较方法**:说明每种方法直接测量什么、能支持什么、不能支持什么,以及不同方法是否独立检验同一主张。 9. **分层表达证据**:始终分开审读规则与判断依据、目标材料证据、推断或待验证假设。 10. **给出克制结论**:列出支持范围、缺失对照、替代解释、外推限制和最小下一步验证问题,不提供可直接执行的湿实验 SOP。
1. **核心科学问题与论文作者主张** 2. **目标材料范围与无法判断项** 3. **逐 panel / 逐证据分析**:问题、设计、对照、读出、观察、论文作者结论 4. **机制链与 panel 逻辑** 5. **因果性与 rescue 审计** 6. **方法矩阵与正交验证** 7. **替代解释、缺失对照和外推限制** 8. **下一步验证问题** 9. **证据分层**:审读规则与判断依据 / 目标材料证据 / 推断或待验证假设
使用 `evals/trigger-cases.json`、`evals/task-cases.json` 和 `evals/rubric.json` 检查范围、 缺口诚实、证据锚定、因果克制、方法边界、安全停止和输出可用性。结构检查和测试定义 不能替代真实任务表现,也不能证明实际 Wisp 发现、解析或启用状态。
The open-source, local-first AI research workbench. WISP — Workspace for Intelligent Scientific Practice Search the literature, run Python and R, query ~80 scientific databases, and keep the trail — figures, runs, decisions, and drafts — in one project.
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