Scientific Analysis

一个通用的「可复现科学计算分析」技能：当某个研究 / 分析问题确实需要跑代码 （统计、数值计算、绘图、数据变换）时，让 agent 在一个自包含目录里完成一次 有界分析，产出可追溯的结果包 —— run.py 脚本、inputs/、outputs/、 run.log、环境清单 environment.json 与结果索引 result.json。

触发场景

• 需要用代码对真实数据算一个数 / 一个统计量 / 一个图；
• 需要模型拟合、数据变换、结果可复现。

不适合：文献检索、数据库查询、一句话推理即可回答的问题。

使用

技能被调用后，agent 会按 SKILL.md 的流程执行。核心约定：

• 每个分析建独立目录 analysis/<名称>/，只在该目录内工作；
• run.py 必须可从头重跑（只读 inputs/，产物写 outputs/）；
• 失败如实记录（status: "failed" + warnings），绝不伪造结果；
• 收尾用随技能打包的 scripts/finalize_analysis.py（相对本技能目录定位）， 原子写入 environment.json 与 result.json。

目录结构

scientific-analysis/
├── SKILL.md                       # 技能指令（发布入口）
├── README.md
└── scripts/
    └── finalize_analysis.py       # 收尾 helper：捕获环境 + 写结果索引

许可证

待定（发布前可补 license 字段）。