【免费下载链接】PrincipiaPrincipia extracts reusable principles, composes those principles into traceable research ideas, and helps researchers inspect why an idea may be worth testing.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/princi/Principia点击查看免费下载Principia 是一款本地优先的科研发现框架能从文献中提取可复用的科学原则Principles把证据组合成可追溯的研究想法Idea并帮你审查一个想法为什么值得动手验证。本文将用 Python API 带你完整走一遍从Workspace.project打开工作区到最终导出包含七个文件的 Idea 包每一步都有可运行的分阶段示例。一、先认识工作流五个阶段一条流水线Principia 的核心流程对应五个阶段理解它们后 API 就不难了阶段作用关键 API① 文献检索按研究目标检索在线文献ws.research.search()② 特征抽取LLM 提取想法/原则/结论等特征ws.research.extract()③ 证据选择从特征池中挑出精确证据包pc.select_evidence()④ 想法生成与对比生成 Idea Card 并与已有想法对比ws.ideas.generate()/compare()⑤ 导出写出七文件 Idea 包ws.export()/ws.start()官方文档中对这套接口的完整说明见 docs/api.md目录布局契约见 docs/workspaces.md。二、安装与打开项目Workspace.project 一键起步推荐使用官方仓库内置的本地启动方式Python 3.11cd core-v1.4.2 python3 -m venv .venv .venv/bin/python -m pip install .[asd,local] cd .. python3 scripts/start_local.py --port 8142 --browser然后在 Python 中打开工作区推荐的入口只有一行import principia as pc ws pc.Workspace.project(., allow_remote_private_contentTrue)Workspace.project(root)会创建两个平级目录源码见 workspace.pyroot/ workspace/ # 共享文献池works.json、features.json、manifest.json outputs/ idea_id/ # 每个想法一个文件夹即最终的七文件 Idea 包这种布局的好处是多个想法共用同一个works.json/features.json证据池不会重复拷贝文献元数据。旧版本项目仍可用Workspace(path)打开保留principia_outputs/布局。三、分阶段实战从检索到生成的完整示例以官方示例 test2稀疏视角动态 3D 重建为例目标是结合前馈 3D Gaussian Splatting 与几何先验设计面向无标定图像的、具备不确定性感知的稀疏视角动态 3D 重建方法。阶段 1检索文献retrievalgoal (Develop uncertainty-aware sparse-view dynamic 3D reconstruction by combining feed-forward 3D Gaussian splatting with geometric priors for uncalibrated images.) retrieval_config pc.RetrievalConfig( rerank_modeembedding_rerank, embedding_modelQwen/Qwen3-Embedding-4B, require_targetTrue, ) works ws.research.search( goal, target_count50, retrieval_configretrieval_config, require_targetTrue, )require_targetTrue表示“严格模式”不足 50 篇不去凑数。若本地还有私有文档用documentslocal_sources传入即可作为补充语料本地文档用local://可移植标识符引用。阶段 2特征抽取extractionfeatures ws.research.extract( works, modelsiliconflow:Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, overwriteFalse, # 命中缓存时跳过省钱省时 continue_on_errorFalse, )每个特征包都会记录来源类型PDF 正文、HTML、摘要或仅标题回退便于你审查证据可信度。阶段 3选择精确证据包evidence selectionevidence pc.select_evidence( features, kinds[ideas, principles, takeaways], global_kind_limits{ideas: 5, principles: 5, takeaways: 5}, max_per_work2, # 单篇论文最多贡献 2 条防止一家独大 require_exactTrue, # 严格凑满 15 条否则报错 user_notegoal, )每条证据都由(work_id, kind, record_id)三元组唯一标识可精确回溯到原文记录——这是 Principia “可追溯”设计的关键。阶段 4生成 Idea 并对比generation comparisonidea ws.ideas.generate( evidence, user_notegoal, modescidialect-evo, # 三段式生成 modelsiliconflow:Qwen/Qwen3.5-397B-A17B, scidialect_configpc.SciDialectConfig(allow_degraded_fallbackFalse), ) comparison ws.ideas.compare( idea, features, modelsiliconflow:Qwen/Qwen3.5-397B-A17B )SciDialect-Evo 模式会生成多个候选、进化最强的两个再选出一个最终候选allow_degraded_fallbackFalse保证绝不静默降级。对比结果会告诉你新想法与已有想法的essential_difference本质差异。四、导出七文件 Idea 包最后一步ws.export()会把结果写到outputs/idea_id/export_path ws.export(goalgoal, worksworks, featuresfeatures, ideaidea, comparisoncomparison)七个文件各司其职布局契约见 docs/workspaces.md文件内容idea.md人类可读的 Idea Cardidea.json结构化科学内容已剥离内部生成痕迹evidence.json精确的规范化证据包comparison.json与已有想法的对比结果result.json紧凑清单含指向共享池的相对引用validation_plan.md人类可读的验证交接单无需额外 LLM 调用validation_plan.json通过 schema 校验的结构化验证交接单导出的 JSON/Markdown 全部使用项目相对路径机器本地绝对路径会被自动清洗因此这个文件夹可以直接分享给同事或归档。五、长任务控制一键后台运行与暂停恢复实际研究中 50 篇的完整跑批可能耗时较长。用start()代替手动分步可获得持久化后台任务job ws.start( goal, documentslocal_sources, pipeline_configpc.PipelineConfig.research(), ) result job.result() # 阻塞等待或随时轮询控制运行中可用job.status()/job.pause()/job.resume()/job.stop()控制。暂停会先完成当前限定的模型请求再落盘 checkpoint且不会发起新的计费调用任务凭run_id持久化终端关闭后仍可复查。六、新手常见坑位清单隐私开关只要传入本地文档并配置了远程 LLM就必须在构造Workspace时显式给出allow_remote_private_contentTrue否则抛出PermissionError——这是刻意的隐私边界设计。两种布局别混用新项目用Workspace.project(root)打开旧工作区才用Workspace(path)。成本意识extract()的overwriteFalse会命中缓存暂停/恢复可避免中途重来。清理磁盘ws.compact()可收缩 SQLite 并选择性删除缓存与 PDF默认不销毁任何作品与导出物。七、延伸阅读API 全量参考docs/api.md工作区与导出契约docs/workspaces.md三个官方 Notebook 示例AI / 3D 重建 / 物理传感examples/README.mdWorkspace 核心实现src/principia/workspace.py跑通本文示例后你就拥有了从目标到可验证 Idea 包的完整自动化链路——这正是 Principia “提取原则 → 组合想法 → 审查验证价值”三件事在代码里的落地形态。赞分享【免费下载链接】PrincipiaPrincipia extracts reusable principles, composes those principles into traceable research ideas, and helps researchers inspect why an idea may be worth testing.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/princi/Principia点击查看免费下载相关推荐smolvm 本地 HTTP API 字段手册从 OpenAPI 导出到 CreateMachineRequest 的实战避坑指南smolvm 本地 HTTP API 字段手册从 OpenAPI 导出到 CreateMachineRequest 的实战避坑指南 导读 本文以 docs/l虚拟化AI Agent人工智能CLIOpenCore Legacy Patcher 实操指南3 步给 2010 年老 Mac 装上新版 macOSOpenCore Legacy Patcher 实操指南3 步给 2010 年老 Mac 装上新版 macOS 苹果停更的 Intel Mac 想装 Big操作系统固件驱动开发Laravel Excel 实战指南从导出到导入的完整示例与源码解析Laravel Excel 实战指南从导出到导入的完整示例与源码解析 本指南围绕 Laravel Excel 官方示例文档 resources/boost/后端创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考