01 / PROBLEM ARCHETYPE
典型问题结构
- 实验变量、观测结果与专家判断没有形成统一记录。
- 小样本研发不能依赖通用模型直接给出确定答案。
- 隐性经验需要先转化为可解释、可修改的规则边界。
R&D OPERATIONSWORKFLOW DESIGN
把离散实验记录，变成可复核的研发决策空间
这是一套完全虚构的研发工作流样本。它展示 Agent 如何在小样本条件下先整理实验知识，再用规则、相似度与统计模型协助专家缩小下一轮验证空间。
Experiment PassportSmall-data MLExpert ConstraintsCandidate RankingProvenancePrivate Workspace
VISION UI · CONCEPT BUILD
产品愿景界面 / Synthetic demo data
02 / BUSINESS FLOW
业务流程
- 01研究目标定义
- 02历史实验结构化
- 03实验护照
- 04规则与相似度
- 05候选队列
- 06专家复核
03 / REFERENCE BOUNDARY
参考模块、目标体验与验证门
参考模块
- 匿名变量、观测与来源的实验护照结构
- 规则边界、排除区域与相似记录模块
- 候选排序、理由说明与专家复核节点
- 全部界面使用 V1-V6 等虚构变量和合成数据
目标体验
- 每次实验都有来源完整的 Experiment Passport
- 规则、相似记录与统计模型共同生成候选队列
- 专家选择少量候选验证，结果再回填知识资产
验证门
- 在私有环境中盘点匿名字段与标签覆盖率
- 由领域专家复盘一组去标识实验记录
- 对候选排序进行受控验证并记录偏差
DISCLOSURE NOTE
这是通用能力原型，不对应任何客户、材料体系或真实实验；候选排序只辅助专家，不代表实验结果或研发收益已经得到验证。
CAPABILITY LOOP / REFERENCE DELIVERY METHOD
Diagnose
定义真正要解决的问题
Connect Data
连接授权数据与可信接口
Embed Workflow
嵌入可重复的业务流程
Human Review
保留专家判断与责任边界
Validate
用受控结果完成验证