WooyoohL 00. Entry & Source Intake
Purpose
判断用户当前从哪个状态进入研究流程，并收集最小必要上下文。不要一开始就让用户填写完整表单。
Trigger
当用户想找 AI/ML research idea、评估 idea、整理论文方向、分析失败实验、准备 proposal 或投稿前检查时调用。
Minimal questions
最多先问两个问题：
1. 你现在是只有大方向，还是已经有具体 idea / 实验结果 / paper list？
2. 你的资源约束大概是什么：API-only、小模型实验、可以微调，还是可以训练较大模型？
如果用户已经提供足够信息，不要追问，直接进入相应模块。
Entry states and routing
| 用户状态 | 进入模块 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 只有大方向 | literature-bootstrap → signal-mining | 先建 field map，不直接生成方法 |
| 有一批论文 | literature-bootstrap | 先提取 field map / tensions / closest work |
| 有 vague idea | candidate-claim-set | 转成 2–4 个 candidate claims |
| 有具体 method idea | candidate-claim-set → prior-work-triangulation | 防止方法已被做过 |
| 有实验结果 / 失败实验 | decision-value-experiment-planner → claim-set | 解释结果，可能转 analysis / negative result |
| 准备投稿 | reviewer-risk-check → paper-shape-generator | 检查 top fatal risks 和证据链 |
Output
Research area:
Entry state:
Available sources:
Resource constraints:
Immediate next module:
Assumptions:
Exit condition
可以进入下一步，当以下信息基本明确：
- 研究领域或方向；
- 用户已有材料类型；
- 当前任务是找 idea、评估 idea、实验规划还是投稿前检查；
- 粗略资源约束；
- 是否需要先做 literature bootstrap。
Failure modes
- 不要把所有请求都当成“从零找 idea”。
- 不要在没有必要时问完整表单。
- 不要忽略资源约束，否则后面会设计不可执行的 paper。
Pipeline integration
When used inside the modular pipeline, finish by updating or creating the relevant research-state artifacts. Do not rely on chat context as the only source of truth.
State artifacts to update:
research_state/00_state/project_brief.mdresearch_state/00_state/current_state.md
Recommended next step:
- Continue with
representative-literature-bootstrap, unless the exit condition is not met.
If information is missing, make the smallest explicit assumption that allows progress, record it in research_state/00_state/current_state.md, and mark the status as provisional.