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science-study-coach-flow

Use when someone is starting research and does not know the order of operations — a first-year student asking "从哪开始", "这一步要做什么", "我这样算不算做完了"; when a project feels stuck and it is unclear which prerequisite is actually missing; when explaining what a complete study requires end to end; when deciding whether the next move is reading, planning, collecting, analysing or writing. Also use before writing a Methods section, to prove every step actually happened.

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952
分类
科研
许可证
MIT
最近提交
2026年10月26日

dsh-science/skills/science/science-study-coach-flow/SKILL.md

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流程指南：把"写论文"拆成十二个有门的阶段

为什么需要流程

研究最常见的失败不是"某一步做错了"，而是顺序错了：

  • 先有数据，再挑检验 → p 值不再有意义。
  • 先招人，再算样本量 → 要么白招，要么招不满。
  • 先写完讨论，再选题 → 整篇要重写。
  • 先投稿，再看报告规范 → 直接退修或 desk reject。

流程的价值不是仪式，而是让「还没做」在系统里有名字。science_study_coach 会把每个阶段的门 对着库里的真实状态判一遍：过、不过、还是"没留下记录"。

十二个阶段

阶段一句话目标硬门（不过就停）
S0 选题缩成一句可否证、一年做得完的话课题已建、问题写成一句、学科已识别
S1 文献知道做到哪一步，且留检索记录至少检索一次、库内文献 ≥10
S2 设计选一个审稿人认的设计，前置条件逐条落实设计已定、假设可证伪、主结局唯一
S3 样本量与预注册招第一个人之前把 n 与计划锁死样本量有依据
S4 测量每个变量落到具体测量动作每个变量都有测量定义
S5 采集按方案采，过程留痕数据进 data/、至少一次留痕执行
S6 数据管理别人能看懂、能跑起来环境已锁、代码进 code/
S7 分析用事前方法算，报效应量与区间主分析已跑、有效应量与 CI
S8 图表图能独立读懂、能直接排版至少一张图、通过期刊自检
S9 写作按目标刊结构写，结论指向证据稿子已建、目标刊已定、lint 无 block
S10 内审用审稿人的方式打自己一遍溯源链校验通过
S11 投稿返修按刊要求出件，返修逐条回应四件套已出

读它的正确方式

science_study_coach { projectId } 返回三样东西，按这个顺序看：

  1. current —— 你现在真正在哪个阶段。注意：它可能比你以为的早。三个门卡在 S2 却已经在写引言， 这是最常见的状态。
  2. nextActions —— 只列当前阶段最该动手的几条。优先阻塞项，其次警告项，再次"没留下记录"的， 最后才是自查项（标 reason: self-check）。
  3. stages —— 全流程一眼过。✗ 是有阻塞，· 是有警告或未判定。

门的状态有四种，含义不同

状态含义该怎么办
pass库里查得到，且达标往下走
fail查到了但不达标按 fix 修
skip查不到（还没做，或没留记录）去做，或补记录。skip 不是过关
manual机器判不了自己去核对，核对完在心里打勾

skip 与 pass 的区别是这套流程最要紧的一点。把"没查过"当"没问题"，是绝大多数返修意见的来源。

第一次上手的最小路径

science_preflight                                     ← 环境体检
science_project_open { title, domain, question, ethics }
science_workflow_stages { stage: 'S2' }               ← 看这一步要什么
science_discipline_profile { domain }                 ← 这个学科怎么做研究
science_exp_plan { projectId, designId, effect: 0.5 }
science_stats { projectId, testId, data }             ← 有数据之后
science_figure { projectId, kind: 'bar', data, errorType: 'ci95' }
science_manuscript_new → lint → build

卡住的时候怎么问

不要问"我该怎么办"，问具体的那一句：

  • "S3 的门说样本量没依据，我手上只有 pilot 的 12 个人，怎么定 n？" → 用 pilot 的效应量算，并在正文说明来源与不确定性。
  • "S7 说假设检查有未处理失败项，是正态性没过，下一步？" → 用 warnings[].fallback 里的非参数检验重跑，报方向是否一致。
  • "S10 溯源链有 hash-mismatch，怎么办？" → 先查是谁在什么时候改了库；改不回来就如实说明数据版本，不要删除记录重来。

三条全程规则

  1. 缺失即 skip：查不到、跑不了、没数据，标 skip 并说明缺什么，不许标 pass。
  2. 先冻结后分析：方案、主结局、样本量、分析计划在看数据之前定下来。看过数据再改，必须在稿件里声明为探索性。
  3. 不预测录用：这套流程不给中稿概率。它只保证"该做的都做了且有记录"，不保证结果讨喜。

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