02 Start Research 参考：如何填写科研启动合同

这份文档说明当前 Start Research 弹窗的真实结构，以及它到底会向后端提交什么。

实现来源：

src/ui/src/lib/startResearch.ts
src/ui/src/components/projects/CreateProjectDialog.tsx

这个弹窗实际做什么

Start Research 不只是“新建项目表单”，它同时完成四件事：

收集结构化启动上下文
把这些上下文编译成项目的第一条 kickoff prompt
绑定一个可选的可复用 baseline
持久化 startup_contract，供后续 prompt builder 持续读取

实战示例：整理后的 quest 025 启动输入

理解这个弹窗最快的方法，不是先背字段定义，而是先看一个真实例子。

下面这个例子来自 quest 025 的真实启动输入，但我做了必要的整理，让它更适合公开文档和第一次填写时参考。这个任务的目标是：

复现官方的 Mandela-Effect baseline
保持原论文任务与评测协议
研究在混合正确 / 错误社会信号下，如何实现更强的 truth-preserving collaboration
使用两个本地 OpenAI-compatible 端点提高吞吐量

当前前端里先填的短字段

弹窗字段	示例值	为什么这样填
`Project title`	`Mandela-Effect Reproduction and Truth-Preserving Collaboration`	标题清楚，后面在卡片、工作区和搜索里都好认
`Project ID`	留空，或者填 `025`	想自动编号就留空；只有你明确要固定编号时才手动填写
`Connector delivery`	第一次建议 `Local only`，如果 QQ 已配置也可以选一个目标	当前前端对每个 quest 最多只允许绑定一个外部 connector 目标
`Reusable baseline`	第一次可留空；如果官方 baseline 已经导入 registry，就直接选它	一旦选中，自动推导的 `baseline_mode` 会变成 `existing`
`Research paper`	`On`	让项目保持分析和论文式产出在范围内
`Research intensity`	`Balanced`	先把 baseline 立稳，再探索一个合理方向
`Decision mode`	`Autonomous`	普通路线选择默认自己推进，不把常规决策丢回给用户
`Launch mode`	`Standard`	按默认科研主线启动
`Language`	`English`	默认用英文组织 kickoff prompt 和用户侧产物

同一个例子里的长文本字段

Primary research request

Please reproduce the official Mandela-Effect repository and paper, then study how to improve truth-preserving collaboration under mixed correct and incorrect social signals.

The core research question is: how can a multi-agent system remain factually robust under social influence while still learning from correct peers?

Keep the task definition and evaluation protocol aligned with the original work. Focus on prompt-based or system-level methods that improve truth preservation without simply refusing all social information.

Baseline links

https://github.com/bluedream02/Mandela-Effect

Reference papers / repos

https://arxiv.org/abs/2602.00428

Runtime constraints

下面这段只是教程参考，不是 DeepScientist 的默认端点配置。粘贴前请把端点、API key 和模型名替换成你自己的真实运行时。

- Keep the task definition and evaluation protocol aligned with the official baseline unless a change is explicitly justified.
- Use two OpenAI-compatible inference endpoints for throughput:
  - `http://127.0.0.1:<port-a>/v1`
  - `http://127.0.0.1:<port-b>/v1`
- Use your actual API key `<YOUR_API_KEY>` and model `<YOUR_MODEL>` on both endpoints.
- Keep generation settings close to the baseline unless a justified adjustment is required.
- Implement asynchronous execution, automatic retry on request failure, and resumable scripts.
- Split requests across both endpoints so throughput stays high without overloading the service.
- Record failed, degraded, or inconclusive runs honestly instead of hiding them.

Goals

1. Restore and verify the official Mandela-Effect baseline as a trustworthy starting point.
2. Measure key metrics and failure modes on the designated `gpt-oss-120b` setup.
3. Propose at least one literature-grounded direction for stronger truth-preserving collaboration.
4. Produce experiment and analysis artifacts that are strong enough to support paper writing.

这个例子在前端里会自动推导出什么

如果 Reusable baseline 留空，且 Research intensity 选择 Balanced，当前前端会自动推导：

scope = baseline_plus_direction
baseline_mode = auto
resource_policy = balanced
time_budget_hours = 24
git_strategy = semantic_head_plus_controlled_integration

如果你已经选中了一个可复用 baseline，那么只会有一项不同：

baseline_mode = existing

当前前端数据模型

`StartResearchTemplate`

type StartResearchTemplate = {
  title: string
  quest_id: string
  goal: string
  baseline_id: string
  baseline_variant_id: string
  baseline_urls: string
  paper_urls: string
  review_materials: string
  runtime_constraints: string
  objectives: string
  need_research_paper: boolean
  research_intensity: 'light' | 'balanced' | 'sprint'
  decision_policy: 'autonomous' | 'user_gated'
  launch_mode: 'standard' | 'custom'
  custom_profile: 'continue_existing_state' | 'review_audit' | 'revision_rebuttal' | 'freeform'
  review_followup_policy: 'audit_only' | 'auto_execute_followups' | 'user_gated_followups'
  baseline_execution_policy:
    | 'auto'
    | 'must_reproduce_or_verify'
    | 'reuse_existing_only'
    | 'skip_unless_blocking'
  manuscript_edit_mode: 'none' | 'copy_ready_text' | 'latex_required'
  entry_state_summary: string
  review_summary: string
  custom_brief: string
  user_language: 'en' | 'zh'
}

关键变化：

scope
baseline_mode
resource_policy
time_budget_hours
git_strategy

这几项已经不再由用户逐个填写，而是由 research_intensity 和是否选中 baseline_id 自动推导。

现在还新增了 3 个显式启动控制项：

baseline_source_mode
execution_start_mode
baseline_acceptance_target

它们不是替代自动推导字段，而是更强的用户侧路线偏好，用来告诉 agent：

baseline 应优先验证本地已有系统、附着可复用 baseline、从源码复现、修复已有 baseline，还是先别把 baseline 当前置主线
是否应先输出一个有边界的计划并等待批准，再进入重型执行
baseline 至少要达到什么强度，quest 才应该进入 idea 与 experiment

自动推导字段

type StartResearchContractFields = {
  scope: 'baseline_only' | 'baseline_plus_direction' | 'full_research'
  baseline_mode:
    | 'existing'
    | 'restore_from_url'
    | 'allow_degraded_minimal_reproduction'
    | 'stop_if_insufficient'
  resource_policy: 'conservative' | 'balanced' | 'aggressive'
  time_budget_hours: string
  git_strategy:
    | 'branch_per_analysis_then_paper'
    | 'semantic_head_plus_controlled_integration'
    | 'manual_integration_only'
}

推导逻辑在 resolveStartResearchContractFields(...)。

后端提交结构

前端最终会提交：

{
  title,
  goal: compiled_prompt,
  quest_id,
  requested_connector_bindings: [
    {
      connector,
      conversation_id
    }
  ],
  requested_baseline_ref: {
    baseline_id,
    variant_id
  } | null,
  startup_contract: {
    schema_version: 3,
    user_language,
    need_research_paper,
    research_intensity,
    decision_policy,
    launch_mode,
    custom_profile,
    review_followup_policy,
    baseline_execution_policy,
    manuscript_edit_mode,
    scope,
    baseline_mode,
    resource_policy,
    time_budget_hours,
    git_strategy,
    runtime_constraints,
    objectives: string[],
    baseline_urls: string[],
    paper_urls: string[],
    review_materials: string[],
    entry_state_summary,
    review_summary,
    custom_brief,
  }
}

字段说明

项目基本身份

title

项目的人类可读标题。
用于卡片和工作区标题。
不要求与 quest_id 一致。

quest_id

项目的稳定标识，保存在 quest_id 中，同时也是目录名。
默认由 runtime 提供下一个顺序编号。
允许用户手动覆盖。

goal

核心研究请求。
会成为 kickoff prompt 的主体。
好的写法：科学问题、目标、成功标准、研究边界。
不好的写法：直接写一堆过细的实现步骤。

user_language

声明后续 kickoff 和交流默认偏好的语言。

Connector 投递

requested_connector_bindings

这是创建项目时随请求一起提交的字段，但不在 startup_contract 里面。
当前前端对每个 quest 最多只允许一个外部 connector 目标。
典型结构如下：

[
  {
    connector: 'qq',
    conversation_id: 'qq:private:openid-123'
  }
]

如果你保持项目仅本地运行，这个数组就是空的。
如果你选中的那个目标已经绑定在别的 quest 上，当前项目创建时会把旧绑定替换掉。

Baseline 与参考资料

baseline_id

从 registry 中选择一个可复用 baseline。
一旦存在，推导出的 baseline_mode 会变成 existing。
运行时应优先 attach 并 verify 它，而不是从零开始。

baseline_variant_id

baseline 条目中某个具体 variant 的选择器。

baseline_urls

当没有 registry baseline 时，作为恢复 baseline 的候选来源。
可以填写网络链接，也可以直接填写绝对本地文件 / 文件夹路径。
提交时转成 string[]。

paper_urls

论文、代码仓库、benchmark、leaderboard、manuscript 路径等参考资料。
可以填写网络链接，也可以直接填写绝对本地文件 / 文件夹路径。
提交时转成 string[]。

review_materials

主要用于 review_audit 或 revision_rebuttal。
每行填写一个 URL，或一个绝对本地文件 / 文件夹路径，用于 reviewer comments、decision letter、meta-review 或 revision packet。
提交时转成 string[]。

约束与目标

runtime_constraints

硬约束，例如预算、硬件、隐私、存储、截止时间等。

objectives

每行一个目标。
提交时转成 string[]。
应该写“下一轮需要产出什么”，而不是写空泛口号。

need_research_paper

true：默认继续推进到分析和写作准备
false：默认追求最强且有依据的算法结果，不自动进入论文写作

高层控制项

research_intensity

light
- 推导结果：仅 baseline、保守、8 小时、手动集成
balanced
- 推导结果：baseline + 方向、平衡、24 小时、受控集成
sprint
- 推导结果：完整研究、激进、48 小时、analysis 分支优先

这是当前公开给用户的主要“轮次深度”控制杆。

decision_policy

autonomous
- 普通路线由 agent 自行决定
- 一轮结束后默认继续：如果真实长时间外部任务还没跑起来，就继续准备或启动；一旦真实长任务已经在跑，后台监控应切成低频，而不是亚分钟轮询
user_gated
- 只有真正依赖用户偏好时，才允许阻塞式决策请求

等待状态可见性：

当运行时有意停驻 quest 时，Studio 会显示 等待反馈 横幅，已绑定 connector 也会收到对应提醒。
如果 decision_policy=autonomous，paper bundle checkpoint 这类普通等待状态会被自动转换回继续执行，并以 自动继续 形式显式提示，而不是静默阻塞。
真正需要用户输入的情况仍可在 autonomous 模式下等待，例如凭据、隐私/数据外发边界、高额外部成本或最终任务完成审批。

关于 workspace mode 的实际含义：

DeepScientist 还会区分用户导向的 copilot 模式和默认的 autonomous 模式。
在 copilot 下，当前请求单元完成后通常应该停驻，等待下一条用户消息或 /resume。
在 autonomous 下，不能因为“当前还没有长任务在跑”就停住；系统应继续推进，直到下一个真实长任务被准备好或启动起来。

启动模式

launch_mode

standard
- 按默认科研主线启动
custom
- 不假设这是一个“从零开始”的普通科研任务

custom_profile

仅在 launch_mode = custom 时有效。

continue_existing_state
- 先审计已有 baseline、结果、草稿或混合资产
- prompt builder 会显式引导 agent 优先打开 intake-audit
review_audit
- 这是一个对现有 draft / paper package 做独立 skeptical 审计的任务
- prompt builder 会显式引导 agent 优先打开 review
revision_rebuttal
- 这是一个审稿回复、revision、rebuttal 类型任务
- prompt builder 会显式引导 agent 优先打开 rebuttal
freeform
- 这是“其它”入口
- 以自定义 brief 为主，尽量少做额外假设

baseline_execution_policy

仅在 launch_mode = custom 时有意义。
auto
- 让启动合同和当前证据自己决定
must_reproduce_or_verify
- 在 reviewer-linked 的后续工作之前，先验证或恢复 rebuttal 关键依赖的 baseline / comparator
reuse_existing_only
- 默认信任当前 baseline / 结果，除非它们明显不一致或不可用
skip_unless_blocking
- 默认跳过 baseline 重跑，只有当某个 review / rebuttal 条目明确依赖缺失 comparator 时才补跑

review_followup_policy

主要用于 review_audit。
audit_only
- 只完成审计产物和路由建议
auto_execute_followups
- 审计后自动继续进入合理的实验和论文修改
user_gated_followups
- 先完成审计，再在昂贵后续动作前等待你的批准

manuscript_edit_mode

主要用于 review_audit 和 revision_rebuttal。
none
- 只输出规划产物
copy_ready_text
- 输出 section-level 的可直接粘贴修改文本
latex_required
- 优先把提供的 LaTeX 树当作写作表面，并输出 LaTeX-ready 的替换文本
- 如果选择这个模式，最好同时通过本地路径 / 文件夹输入提供 LaTeX 源目录

entry_state_summary

用自然语言概括当前已经存在什么。
典型内容：
- 已有可信 baseline
- 主实验已经跑完
- 部分论文草稿已经存在
- 部分补充图表已经存在

review_summary

主要用于 review / revision 场景。
用来概括 reviewer comments、修改要求、meta-review 约束。

custom_brief

一个额外的启动级说明。
用来覆盖或收窄默认的 blank-slate full-research 行为。

自动推导合同映射

当前 preset 映射如下：

`research_intensity`	`scope`	`baseline_mode`	`resource_policy`	`time_budget_hours`	`git_strategy`
`light`	`baseline_only`	`stop_if_insufficient`	`conservative`	`8`	`manual_integration_only`
`balanced`	`baseline_plus_direction`	`restore_from_url`	`balanced`	`24`	`semantic_head_plus_controlled_integration`
`sprint`	`full_research`	`allow_degraded_minimal_reproduction`	`aggressive`	`48`	`branch_per_analysis_then_paper`

额外规则：

如果选中了 baseline_id，推导得到的 baseline_mode 会强制变成 existing
如果显式设置了 baseline_source_mode，应把它当作更强的路线偏好，而把 baseline_mode 视为较粗粒度的推导摘要

Prompt 编译行为

compileStartResearchPrompt(...) 会生成一段可读 kickoff prompt，包含：

项目启动上下文
核心研究请求
研究目标
baseline 上下文
参考论文 / 仓库
运行约束
研究交付模式
决策处理模式
启动模式
研究合同
必须遵守的工作规则

其中自定义启动会被明确写出来：

standard
- 告诉 agent 使用默认科研图谱
custom + continue_existing_state
- 告诉 agent 先整理和信任排序已有资产
- 明确优先 intake-audit
custom + review_audit
- 告诉 agent 当前 draft / paper 状态就是主动合同
- 明确优先 review
custom + revision_rebuttal
- 告诉 agent 先理解 reviewer comments 和当前论文状态
- 明确优先 rebuttal
custom + freeform
- 告诉 agent 以 custom brief 为主，只打开真正需要的 skills

示例 payload

标准启动

{
  "title": "Sparse adapter robustness",
  "goal": "Investigate whether sparse routing improves robustness without hurting compute efficiency.",
  "quest_id": "012",
  "requested_baseline_ref": {
    "baseline_id": "adapter-baseline",
    "variant_id": "default"
  },
  "startup_contract": {
    "schema_version": 3,
    "user_language": "en",
    "need_research_paper": true,
    "research_intensity": "balanced",
    "decision_policy": "autonomous",
    "launch_mode": "standard",
    "custom_profile": "freeform",
    "scope": "baseline_plus_direction",
    "baseline_mode": "existing",
    "resource_policy": "balanced",
    "time_budget_hours": 24,
    "git_strategy": "semantic_head_plus_controlled_integration",
    "runtime_constraints": "One 24 GB GPU. Keep data local.",
    "objectives": [
      "verify the reusable baseline",
      "test one justified sparse-routing direction"
    ],
    "baseline_urls": [],
    "paper_urls": [
      "https://arxiv.org/abs/2401.00001"
    ],
    "entry_state_summary": "",
    "review_summary": "",
    "custom_brief": ""
  }
}

自定义启动：继续已有状态

{
  "title": "Continue retrieval project",
  "goal": "Continue the existing retrieval project and decide whether a fresh main run is still needed.",
  "quest_id": "013",
  "requested_baseline_ref": null,
  "startup_contract": {
    "schema_version": 3,
    "user_language": "en",
    "need_research_paper": true,
    "research_intensity": "light",
    "decision_policy": "autonomous",
    "launch_mode": "custom",
    "custom_profile": "continue_existing_state",
    "scope": "baseline_only",
    "baseline_mode": "stop_if_insufficient",
    "resource_policy": "conservative",
    "time_budget_hours": 8,
    "git_strategy": "manual_integration_only",
    "runtime_constraints": "Do not rerun expensive full-corpus indexing unless evidence says the old run is unusable.",
    "objectives": [
      "normalize current evidence",
      "decide whether a new run is actually required"
    ],
    "baseline_urls": [],
    "paper_urls": [],
    "entry_state_summary": "Trusted baseline exists. One main run finished. Draft intro and method already exist.",
    "review_summary": "",
    "custom_brief": "Audit first. Only rerun if current metrics or artifacts are inconsistent."
  }
}

自定义启动：审稿 / rebuttal

{
  "title": "Camera-ready revision",
  "goal": "Address reviewer requests, add only the missing evidence, and revise the manuscript cleanly.",
  "quest_id": "014",
  "requested_baseline_ref": null,
  "startup_contract": {
    "schema_version": 3,
    "user_language": "en",
    "need_research_paper": true,
    "research_intensity": "balanced",
    "decision_policy": "user_gated",
    "launch_mode": "custom",
    "custom_profile": "revision_rebuttal",
    "review_followup_policy": "audit_only",
    "baseline_execution_policy": "skip_unless_blocking",
    "manuscript_edit_mode": "latex_required",
    "scope": "baseline_plus_direction",
    "baseline_mode": "restore_from_url",
    "resource_policy": "balanced",
    "time_budget_hours": 24,
    "git_strategy": "semantic_head_plus_controlled_integration",
    "runtime_constraints": "Only add experiments that directly answer reviewer concerns.",
    "objectives": [
      "map reviewer comments to concrete actions",
      "run only the necessary supplementary evidence",
      "update the draft and response letter"
    ],
    "baseline_urls": [],
    "paper_urls": [],
    "review_materials": [
      "/absolute/path/to/review-comments.md"
    ],
    "entry_state_summary": "A draft and previous experiment outputs already exist.",
    "review_summary": "Reviewers asked for one stronger ablation, one extra baseline, and a clearer limitation paragraph.",
    "custom_brief": "Treat the current manuscript and review packet as the active contract."
  }
}

运行时意义

startup_contract 是项目的持久状态，不只是 UI 临时字段。
后续 prompt builder 还会继续读取 launch_mode、custom_profile、review_followup_policy、baseline_execution_policy、manuscript_edit_mode、entry_state_summary、review_summary、review_materials、custom_brief。
所以 Start Research 不只影响第一轮，还会影响后续路由判断。

修改检查清单

如果修改 Start Research，要同步检查：

src/ui/src/lib/startResearch.ts
src/ui/src/components/projects/CreateProjectDialog.tsx
src/prompts/system.md（如果运行时解释变了）
src/deepscientist/prompts/builder.py（如果 prompt 路由变了）
本文档
docs/en/02_START_RESEARCH_GUIDE.md
tests/test_prompt_builder.py
tests/test_stage_skills.py

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这个弹窗实际做什么

实战示例：整理后的 quest 025 启动输入

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同一个例子里的长文本字段

这个例子在前端里会自动推导出什么

当前前端数据模型

`StartResearchTemplate`

自动推导字段

后端提交结构

字段说明

项目基本身份

Connector 投递

Baseline 与参考资料

约束与目标

高层控制项

启动模式

自动推导合同映射

Prompt 编译行为

示例 payload

标准启动

自定义启动：继续已有状态

自定义启动：审稿 / rebuttal

运行时意义

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同一个例子里的长文本字段

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当前前端数据模型

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项目基本身份

Connector 投递

Baseline 与参考资料

约束与目标

高层控制项

启动模式

自动推导合同映射

Prompt 编译行为

示例 payload

标准启动

自定义启动：继续已有状态

自定义启动：审稿 / rebuttal

运行时意义

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