shidi-dsh-plugin

dsh plugin --profile web add shidi-dsh-plugin

师弟 · shidi — 科研愿望实现器 🧑‍🔬

Your junior lab mate in an Agent Skill — ideas in, files out







中文 | [English](./README_EN.md)

从一句兴趣起点出发，发现跨领域证据链的缺口，再形成自己的研究问题。 Shidi 组织检索、原文获取、候选比较与验证方案，交付可继续追问的文件。

师兄说想法，师弟跑断腿。 — You bring the ideas, shidi does the legwork.

shidi 不是填模板的自动化——它是一条跑在 AI IDE 里的完整科研工作流：把脑海中的想法丢给它（文献调研 / 实验方案 / 作图 / 精读 / 数据整理），它在你的机器上跑完脏活累活，交付真实可用的文件，产物保存在你的工作目录，不锁任何平台或模型。

shidi is a complete research workflow living inside your AI IDE — not a prompt template. Hand it an idea (literature research / experiment design / figures / paper reading / data chores), and it returns real deliverable files. Deliverables are saved in your working directory. No platform or model lock-in.

它不是放养型的。 师弟是一个你一边忙别的、一边顺手使唤的 skill：喊一嗓子"师弟，帮我……"，它该问就问、该跑就跑，跑完把文件递到你手上。

It's not fire-and-forget, either — shidi is meant to be bossed around while you do something else. Yell "shidi, help me with …", and it asks when it must, runs the rest, and hands you the files.

为 AI for Science 与科研 Agent 而生 — 面向 AI4S 场景、理工科研究生与所有用 Agent 辅助科研的人：文献调研、实验方案、作图、精读,从"聊天答案"变成可交付、可交叉验证的文件。

Built for AI for Science workflows, grad students and researchers using agentic AI — deliverable, cross-verifiable files instead of chat answers.

<p align="center">

<a href="#-whats-new--更新日志"><strong>What's New</strong></a> ·

<a href="#-deliverables--交付物"><strong>Deliverables</strong></a> ·

<a href="#-why-shidi--为什么用它"><strong>Why shidi</strong></a> ·

<a href="#-quick-start--快速开始"><strong>Quick Start</strong></a> ·

<a href="#-demo--示例预览"><strong>Demo</strong></a> ·

<a href="#-guardrails--防护机制"><strong>Guardrails</strong></a> ·

<a href="#ai4s-evidence"><strong>AI4S</strong></a>

</p>

---

👀 Demo · 示例预览

下图是结构示例(内容脱敏)——真实交付按你的课题动态生成,每次跑完都是新文件。

Screenshots below are illustrative (content redacted) — real runs produce fresh files for your own topic.

<p align="center">

<img src="assets/demo-report.png" alt="Final report structure" width="560"/>

<img src="assets/demo-verify.png" alt="Cross-verification brief structure" width="560"/>

</p>

---

✨ What's New · 更新日志

• 2026-10-27：Pro / Flash 双模式 — 一次安装包含两套完整流程；默认 Pro，“快速调研 / flash 模式”选择 Flash。已通过 PR 发布到默认 main 分支。
• 2026-10 — 🛡 发布版自检闭环：GitHub Actions CI + validate.py（版本/链接/脚本编译/必需文件）+ tests/ 离线单测 · 补上 verify_refs.py 引用核验（DOI 解析/撤稿检测/文风 lint）· 修 render_report.py 超时 bug 并支持跨平台浏览器探测 · fetch_pdfs.py 去掉硬编码邮箱、加指数退避
• 2026-10 — 🔬 确定性评分 + 数据 schema + AI4S 示例升级：score_papers.py 七维评分（封顶/一票否决/排序由脚本算，v2 权重下调期刊与人脉）· 文献→配方/性能抽取 schema（测试标准/条件/n/误差/三类标签）· 示例升级（质量分数闭合、ARD 长度尺度、ECI 采集函数、1-2 基准配方校准对比、Pareto 前沿、文献先验边界接口）
• 2026-08 — 📥 PDF 批量下载（OpenAlex/Unpaywall 自动定位 OA 直链，失败分类报告，不静默跳过）· batch PDF download with honest failure reports
• 2026-08 — 📄 多格式报告（Markdown → HTML → PDF，Edge 无头打印，零依赖）· MD → HTML → PDF rendering, zero deps
• 2026-08 — 🔍 PDF 抽取层（文本型转 Markdown 省上下文，扫描件自动标 needs_vision 走视觉路径）· PDF extraction layer: text → Markdown, scans → vision route
• 2026-08 — 🗂 分角度中间报告（多角度并行调研每角度落盘独立文件，汇总只读文件、主上下文不炸）· per-angle intermediate reports for parallel multi-agent research

📤 Deliverables · 交付物

每一单活都交付实打实的文件——不是聊天记录里的文字。

Every job ends in real files — not chat text.

<table>

<tr>

<td align="center" width="50%">

<b>📄 Final Report 最终报告</b>（~/shidi-output/）<br/>

_{Markdown / Word · 完整方案或调研报告}

<pre><code>shidi_&lt;主题&gt;_v3_20260814.md

├── 一、任务背景与选定方案

├── 二、实验原理（文献锚定）

├── 三、操作步骤和细节

├── 四、注意事项

├── 五、漏洞清单（不掩饰）

├── 六、文献总结（按角度分组）

├── 七、参考文献（阅读深度 ✅/⚠/❌ 标注）

└── 八、变更记录（v1→v2→v3）</code></pre>

</td>

<td align="center" width="50%">

<b>✅ Cross-Verification Brief 交叉验证任务书</b>（~/shidi-verify/）<br/>

_{交给另一个 LLM 的"任务书"，也是自查清单}

<pre><code>shidi-verify_&lt;主题&gt;_v3_20260814.md

├── 1. 任务说明

├── 2. 原始问题（一字不改）

├── 3. 完整输出（含阅读深度）

├── 4. 验证重点（逐项检查清单）

└── 5. 输出格式要求</code></pre>

</td>

</tr>

</table>

每次交付都长这样。你可以拿去给另一个 LLM 做独立交叉验证，验证意见逐条回应，回环迭代到满意为止。

Every delivery looks like this. Take the brief to another LLM for independent verification — every comment gets an adopt/reject + reason, loop until you're satisfied.

✨ Why shidi · 为什么用它

直接跟模型聊天 · 师弟 shidi

答案在聊天记录里 · 交付文件：报告 / 任务书 / 图 / 数据 CSV，可直接归档、引用、发给别人

你盯着一步步催 · 完整工作流内置（检索→评分→阅读→报告→验证），问完三个参数就开跑

幻觉靠自觉 · 七维评分（脚本算分）、引用核验（DOI/撤稿）、DOI 三级去重、不编造红线、阅读深度标注，验证任务书强制输出

换个模型就换套行为 · 纯 SKILL.md + Markdown，Claude Code / Codex / OpenClaw 都能用

Left: chatting with a raw model. Right: shidi — file-based deliverables, built-in workflow, anti-hallucination guardrails, agent-agnostic.

🚀 Capabilities · 它能干什么

Capability 能力 · 说明 Description

📚 文献调研 Lit research · 三参数一次问完 → 发散 3×3=9 角度 → 顶刊定向检索+降级链 → 七维评分（v2，脚本校验）→ 分级阅读 → PDF 批量下载 → 文件报告

🧪 实验方案设计 Experiment design · 自由发散方案 → 文献支撑 → 原理/步骤/注意事项/漏洞清单（不掩饰）

📈 科研作图 Figures · CSV/TXT/Excel → 清洗 → 计算（numpy/scipy/sympy）→ 出版级渲染，附 Origin 复刻说明

🔬 论文精读 Paper reading · source-map 六步精读 → 16 节论文卡片 → 术语表

🔄 交叉验证门（灵魂） Cross-verification · 必出验证任务书 → 交给另一个 LLM 独立验证 → 回环迭代

📋 实验记录 Lab notes · 实验 ID / 批次 ID 标准化，YAML frontmatter 归档

<a id="ai4s-evidence"></a>

🧪 AI4S Evidence · 材料信息学方法学示例

[examples/materials_small_data/](examples/materials_small_data/) 是一个只用合成数据的小样本「配方

…(truncated)