Возможности и вспомогательные материалы
Open-Science переносит разговоры исследовательского проекта, исходные файлы, записи литературы и полученные результаты в локальное рабочее пространство. Настроенная модель направляет работу; Средства выполнения, инструменты и подключенные сервисы Notebook выполняют операции, которые в них нуждаются. Выберите отправную точку из уже имеющегося материала.
Начните с вашего входа
| У тебя есть | Первое действие | Результат просить | Проверьте перед использованием |
|---|---|---|---|
| Вопросы исследования и несколько DOI | создать проект; Посмотрите на идентификаторы и проверьте кандидатов на входящие в библиотеку | Проверенная на источник коллекция чтения | Титулы, списки авторов, годы и идентификаторы против издателя |
| папка с документами или экспортируемыми ссылками | Используйте средства контроля за импортом и коллекцией библиотеки литературы | Организованная коллекция с прилагаемыми доступными PDF-файлами | Предупреждения об импорте, дубликаты и спички вложений |
| CSV или TSV | Прикрепите его к сеансу и запросите анализ Notebook. | Аудит данных, таблица результатов и цифра | Недостающие значения, единицы, знаменатели и сохраненные файлы |
| PDF или рукопись | Прикрепить документ или открыть его в файлах | Специальное разъяснение или план пересмотра | Читал ли агент полный текст и поддерживают ли цитируемые страницы его претензии. |
| Последовательность или молекулярная структура | Откройте поддерживаемый файл FASTA, PDB или молекулы | Предварительный просмотр, отчет о проверке или анализ с использованием подходящего инструмента | Входные конвенции, требования к методам и доступность инструментов |
| Процедура, которую вы повторно используете | Создать или импортировать Skill | Многоразовые инструкции и вспомогательные файлы | Включенный статус, требуемые зависимости и испытание на известном входе |
| Определенная исследовательская роль | Создайте Specialist и настройте его возможности | Роль с явными инструкциями и доступом | Выбранные Skills, Коннекторы и результат делегированной работы |
Для рисунков и таблиц в бумаге используйте Локальная экстракция PDF. Найдите многоразовые методы через Каталог Skills. Проверьте полученный результат с помощью Воспроизводимость или поделитесь его разговором и доказательствами через Пакет .science.
Зритель, открывающий файл, не показывает, что модель его прочитала. Прикрепление файла дает сеансу источник для работы; Проверьте записанные показания, вызовы инструментов и выведите доказательства, чтобы установить, как агент использовал его. Точные расширения и ограничения по размеру находятся в Форматы файлов и ограничения.
Понять объекты рабочего пространства
| Объект | Что вы там держите | Связь с другими объектами |
|---|---|---|
| Project | Цель исследования, прочный агентский контекст, сеансы и файлы проекта | Используйте его, чтобы держать одно расследование вместе. |
| Session | Запросы, ответы, инструментальная деятельность и ветви разговора | Каждая сессия принадлежит проекту. |
| Upload | Управляемая копия исходного материала | Держите его отдельно от полученных результатов |
| артефакт | Сгенерированный отчет, рисунок, таблица или другой файл | Версии сохраняют доказательства, связанные с их производством. |
| Литературная ссылка | Библиографические метаданные, идентификаторы и вложения | Организуйте его в коллекции и ассоциируйте с проектами. |
| Notebook | Выполнение Python или R и его выходы | Проверить расчеты сессии и живые переменные |
| Skill | Инструкции и вспомогательные файлы для метода | Включите его и выберите его у композитора, когда это уместно. |
| Specialist | Роль, инструкции и выбранные возможности | Настроить и использовать его для работы, которая соответствует этой роли |
| Connector | Доступ к внешним инструментам или службам данных | Доступность зависит от конфигурации, полномочий и политики |
Проект Description поможет вам определить проект. Поставьте инструкции, которым агент должен следовать в Agent Context. Последнее включено в модельный контекст; Это не место для хранения учетных данных.
Подготовьте только те зависимости, в которых нуждается ваша задача.
Для разговора необходима рабочая агентская структура и модель связи. Расчет Python также требует включенного времени выполнения Python Notebook. Для поиска службы требуется соответствующий Connector, доступ к сети и любые необходимые учетные данные. Метод GPU может потребовать отдельной машины, программной среды и весов модели, даже если ее Skill уже указан.
Задокументированный локальный запуск использовал подписку Codex и среду Python, управляемую приложением. Модельный доступ не устанавливал пакеты Python: отсутствующая зависимость панд по-прежнему останавливала первый расчет. Анализ завершился после изменения реализации на установленные пакеты без изменения описательного вопроса.
См. Настройка поставщика, Python и R Runtimes и Сеть для этих независимых путей настройки. Успешный тест на подключение модели не проверяет каждый сервис, работающий ниже по течению.
Решите, готов ли результат
Откройте сохраненный выход и сравните его с запросом. Для таблицы проверьте количество строк, единицы и обработку отсутствующих данных. Для библиографии проверьте идентификаторы и полных авторов. Для получения результатов, генерируемых кодом, проверьте Provenance и Notebook. Проверяйте этикетки, такие как частичный захват окружающей среды или недоступные доказательства, прежде чем называть результат воспроизводимым.
В официальных примерах используются материалы общественных исследований:
- PRISMA Reading Collection: три реальные статьи, обзор библиотечных записей и прикрепленный издатель PDF.
- GSE60450 RNA-seq анализ: строки генов 27,179, образцы 12, независимо проверенные показатели QC, фигура с необработанным счетом и захваченный код производителя.
Дистанционные вычисления демонстрирует тот же RNA-seq QC на Direct SSH, включая собранные выходы, восстановление и отмену перезапуска. Вычисления Slurm были подтверждены на сервере, но отключенный учет планировщика предотвращает сбор приложений. В той же главе также проверяется небольшой проект последовательностей ProteinMPNN, выполняемый на A100 GPU в изолированной среде CUDA.
Локальное хранение и внешняя обработка
Приложение хранит свое рабочее пространство локально. Когда вы отправляете запрос на размещенную модель, соответствующие инструкции и контент передаются этому провайдеру. Коннекторы и удаленные рабочие места могут отправлять данные в свои настроенные службы. Используйте фактически выбранный провайдер и инструментальную активность, чтобы определить, где выполняется задача. Только локальное хранение не означает оффлайн-обработку.
Обзор источника: документация на продукцию, Проектные поля и предварительная маршрутизация. Два связанных тематических исследования несут свои операционные записи и английские скриншоты.