研究
构建可复现的科学计算计划
可复现的计算计划，通过固定数据、代码、环境、随机种子和硬件，再用独立检查验证输出。
流程
按这个顺序做。
- 确定科学主张、输入、预期输出、容差、资源限制、隐私限制，以及独立重跑成功必须证明什么。
- 获取并版本化数据、代码、模式、容器和依赖，记录来源、校验和、许可证与访问记录，并安全保存非公开输入。
- 创建隔离环境，固定工具、硬件细节、随机种子、命令行和确定性设置，记录与来源的每一处偏差。
- 将计算划分为可重新启动的阶段，列出中间检查、日志以及单位、形状、范围和不变量验证；不要运行基线或 workload。
- 定义隔离、存储、访问、清理、回滚和最小的非敏感 smoke test，但只对计划做 tabletop，不执行代码或更改云资源。
- 将任何执行、使用实验室、使用云端或运行代码视为单独授权的阶段；记录该阶段开始前所需的责任人批准。
- 返回带版本的计算契约、来源表、环境 manifest、阶段 checklist、验证计划、资源估算、回滚、不可用依赖和未解决风险，不执行研究。
先准备
猫会向你要的输入。
- 科学主张与预期输出
- 数据、代码与环境来源
- 计算、安全与隐私限制
- 独立验证与容差标准
路由器 + 一份 playbook
先路由。只选一份。
Cat Paw 每次任务只加载一份 playbook，不合并多份。先走这个路由器；其余路径是此 workflow 可检查的候选。
- 路由器：
scientific-research-pack skills/scientific-research-pack/reproducible-scientific-compute-plan/SKILL.md
界限
界限跟着提示一起走。
- 开始前核实实际工具、账号、权限和工作区；绝不声称拥有不可用的工具、账号、来源或能力。
- 私有代码、产物、实时探测或非公开数据使用 Latch/target-workspace；如果无法访问，就在边界停止并报告阻塞，不要用猜测替代。
- 任何有后果的外部行动前先暂停并取得明确批准；返回证据、未解决风险、假设以及仍等待批准的行动。
完成代表
一个可核对的终点。
带版本的计算计划定义计算契约、来源、环境、可重新启动的阶段、验证检查、资源估算、回滚、停止条件和不可用依赖，不执行研究或更改外部系统。
来源
这个流程从哪来。
- github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/49c6e97775eaa18ba791bebe23162a70ae601c18/
- the-turing-way.netlify.app/reproducible-research/
来源确立 workflow 的模式。如有 Reddit 或社区帖子，视为实务轶事，不是普遍事实。
