豆包科研手册——基于工作任务模式

豆包科研手册提供了基于工作任务模式的科研工具，包含 Pro 和 Turbo 两种生产力模型，均具备 Agent 能力，可完成多步骤任务、文件处理和工具调用。两者区别在于 Pro 更适合复杂、专业、高价值任务，而 Turbo 更适合日常、高频、常规任务。

手册介绍了豆包在科研流程中的多种应用，包括：

• 选题生成：Turbo 模式可自主完成文献检索、研究空白识别、候选方向比较与优先选题推荐，并自动沉淀为结构化研究文档。
• 文献检索：支持基于主题、段落和种子文献的检索，并能进行文献筛选、分类、比较和核验。
• 文献精读：深度解析研究问题、方法、结果与结论，并识别关键数据、图表、方法和结论。
• 文献梳理：对多篇文献进行系统性的多文献梳理与横向比较，并提炼研究空白和后续研究方向。
• 综述撰写：基于研究主题或上传文献撰写综述，并提供多种格式下载。
• 论文输出：基于研究主题、文献材料、研究设计、数据分析结果和图表生成论文初稿，并保留原始数据不变。
• 数据处理：包括数据清洗、数据转换和数据整合，可自动识别重复记录、编码不一致、越界值和统计异常。
• 数据分析：包括差异分析、相关分析、回归分析、聚类分析和分类预测，可根据数据条件自主选择方法。
• 科研示意图：支持生成图形摘要、作用机制图、工作流程图、技术路线图、实验设计图和思维导图。
• 科研数据图：支持生成描述型、比较型和关系型科研数据图，并根据数据特点选择合适的图表形式。
• 课题申报：Pro 模式可自主完成文献检索、研究设计、科研绘图、申报书撰写和文档排版，生成完整的课题申报书初稿。
• 论文复现：Pro 模式可尝试完整复现其研究过程，包括研究问题拆解、研究设计还原、变量识别、数据定位、代码定位、方法复刻、代码重建、结果复现、图表复现、结果比对、差异诊断和证据边界检查。
• 公开数据研究：Pro 模式可基于适合的公开数据库完成一项完整的实证研究，包括数据库选择、数据获取、变量匹配、样本构建、数据处理、研究设计、模型分析、复杂抽样处理、稳健性检验、异质性分析、科研绘图、结果解释和可复现交付。

豆包的优势在于能够将文献、数据、绘图和写作串成一条连续科研工作流，提高科研效率和质量。