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能工智人 · BDCI Auto Research

基于 openJiuwen / JiuwenSwarm 的关键节点受监督科研框架,面向 CCF BDCI 1167。团队交接版 0.6.0。

成员可以在各自电脑克隆代码,配置自己的模型 API Key 与预算,独立运行项目,通过 PR 合作开发。框架保留阶段依赖、协议快照、审核绑定、失败记录、资源账本和科研看板。它不会代替监督者判断创新性,也不会自动上传论文或提交比赛。

从这里开始

快速安装(Windows / PowerShell,Python 3.12 + Git)

git clone https://github.com/YidaYang/bdci.git
cd bdci
py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.lock
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install --no-deps -e .
.\.venv\Scripts\python.exe scripts/bootstrap.py
$env:PYTHONUTF8 = "1"
.\.venv\Scripts\python.exe -m research_lab project doctor
.\.venv\Scripts\python.exe scripts/verify_projects_v5.py --output projects/my-first-check

这段流程下载固定版本依赖,执行两个确定性示例,不调用模型、不产生真实论文。最后一条命令请使用尚不存在的目录。Linux 使用 python3.12 -m venv .venv,后续将 Python 路径替换为 .venv/bin/python。

配置自己的模型

先向队长确认预算。以下每模型 5M 仅为配置示例,不代表团队批准的配额:

.\.venv\Scripts\python.exe scripts/setup_member.py --member alice --deepseek-budget 5000000 --kimi-budget 5000000

编辑 .local/models.json 中的 base_url、模型名、接口格式;编辑 .env.local 填入自己的 Key。默认地址 127.0.0.1:8080 是占位值。两个别名 deepseek、kimi 对应执行者和规划/评审者,可以配置成兼容服务商提供的模型;更换模型后要记录实际型号并验证输出契约。

# 只显示账本和看板,不发起模型请求
.\.venv\Scripts\python.exe -m research_lab usage
.\.venv\Scripts\python.exe -m research_lab usage-server --port 8768

打开 http://127.0.0.1:8768。个人配置、密钥、账本、数据、运行产物、论文和比赛包全部被 Git 忽略。账本是本机范围,不会自动合并五人的预算。

开始一份独立研究

支持两种入口:

  1. 通用项目:python -m research_lab project init projects/alice-topic --config <项目配置>,由监督者选择和注册可信实验适配器。
  2. STALE 复现起点:python -m research_lab.study --id alice-stale-01 --dataset data/stale/T1_T2_400_FULL.json。先按交接指南下载数据;默认每类 2 个读者样本,仅用于小规模试运行。检索仍覆盖输入数据集。它复用已有方法,不能直接作为新发现。

随后统一使用 project advance/status/review/decide。普通 advance 不调用模型;真实调用必须加 --allow-models,且关键阶段仍需监督者阅读产物并验收。

仓库边界

这里提供可继续开发的源码、测试、公开配置模板和上游补丁。2026-10-01 提交的 V4 比赛包及 V4/V5 原始科研记录保留在队长的冻结档案中,未作为公共仓库内容上传。框架版本与论文版本是两套编号。

JiuwenSwarm 上游贡献补丁位于 integrations/jiuwenswarm/contribution_v4_with_tests.patch,公开上游 PR 仍需团队按比赛要求自行提交。本仓库的协作 PR 不等于上游贡献 PR。

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