自动拆解任务
把研发目标拆成可执行计划、工具调用和验证节点。
交付的不只是回答，而是可审阅的研发材料
一次交付包包含执行计划、运行日志、验证记录和成果包目录。
执行计划定义任务如何推进
执行计划明确目标、输入、工具、验证条件和交付物，让后续运行有清晰路径和验收标准。
明确任务目标、输入数据、工具环境和限制条件
列出模型调用、脚本运行、仿真工具和验证节点
为后续执行、失败恢复和成果交付提供基准
执行计划
task/execution_plan.mdExecution Plan
执行计划定义任务如何推进
01
计划项goal: 完成天线阵列仿真优化与结果分析
02
计划项tools: model_call, analysis_script, CST, validator
03
计划项acceptance: code, data, logs, figures, report, evidence_chain
执行计划
可信方法
围绕三个关键问题建立信任：能否执行、能否验证、能否复现
SignalPass 关注研发任务的完整交付路径：任务如何开始，过程如何受控，结果如何沉淀为可复现材料。
验证关键结果
通过验证器、Gate 和人工确认检查输出是否可靠。
交付可复现成果
沉淀代码、数据、日志、图表、报告和完整证据链。
能做什么
把研发目标推进成可执行任务
SignalPass 不只回答问题，而是把目标、数据、工具和约束组织成可执行对象。
怎么做
模型、工具和验证器按流程协同
任务拆解、工具运行、验证检查、失败恢复和交付被拆成明确节点，系统持续推进。
为什么可信
关键结果都能回到执行证据链
每个重要输出对应模型调用、工具运行、验证结果、人工确认或版本状态，方便复盘和定位。
最终交付
目标是可复现成果包，不是生成片段
最终结果面向团队审阅、复现和经验沉淀，而不是一次性聊天记录。
适用边界
SignalPass 更适合需要执行、验证和复现的研发任务
一次性问答或文本润色适合普通 AI 工具；需要工具运行、结果检查和证据沉淀的任务，才是 SignalPass 的价值区间。
适合使用 SignalPass
研究生、一线科研人员或工程师，需要把复杂任务从目标推进到结果
通信、电磁仿真、数学、医学等需要工具、数据和验证共同参与的任务
小型研发团队需要沉淀代码、数据、日志、图表、报告和证据链
项目结果需要被审阅、复现、交接或继续二次开发
不适合作为主要场景
只需要聊天问答、灵感发散或简单资料摘要
只需要论文润色、引用格式调整或一次性报告草稿
任务不需要工具执行、验证检查、运行记录或成果包沉淀
简化流程
从目标输入到成果包交付，只保留三步主线
研发任务先被定义为可执行对象，再经过模型、工具和验证器协同推进，最终沉淀为可复现成果包。
01
输入研发目标
提交任务目标、已有数据、工具环境和交付要求。
02
系统执行与验证
系统拆解任务、调用模型与工具，并用验证器检查关键输出。
03
交付成果包
最终沉淀代码、数据、日志、图表、报告和证据链。
从一个研究想法开始
从第一个可验证研发任务开始
让 SignalPass 帮你生成一条可验证的科研交付路径，再逐步推进到论文、图表、脚本和证据链。