DWIN Research Adoption

DWIN Research Adoption

将 AI 研究转化为经过衡量的设置改进，同时避免论文在不知情的情况下改写你的系统。

此仓库包含一个本地 MCP 入口和三个可复用技能。工作流将以下五种状态彼此分开：

1. 发现有版本记录的论文；
2. 找回与来源绑定的证据；
3. 提出范围有限的更改；
4. 在声明的门槛下比较基线与干预；
5. 仅在获得明确的人类批准后，才将持久记忆纳入系统。

此 MCP 整合了七个边界明确的模块：Research Radar、Document Intelligence、Evidence Graph、Setup Intelligence、Research Adoption、Memory Graph 和 Factory Health。它不包含个人会话历史、财务数据、雇主资料或私有来源语料库。

安装 MCP

npx -y [email protected]

已发布的软件包：dwin-research-adoption on npm。官方 Registry 标识：io.github.vidvinianinov/dwin-research-adoption。

通用 MCP 客户端配置：

{
  "mcpServers": {
    "dwin-research-adoption": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "[email protected]"]
    }
  }
}

无需 API 密钥。默认数据目录位于私有应用数据中；需要隔离时，可通过 DWIN_FACTORY_DATA 覆盖。网络访问默认拒绝。捆绑策略仅将官方 arXiv 端点和可选的本地回环模型端点列入允许名单。

默认的 basic 配置提供 38 个工具，涵盖发现、PDF 证据、设置清单、混合检索、对账、评估和受治理的记忆。设置 DWIN_TOOL_PROFILE=full 可启用其他类别扫描、监视、检索实验和固定演示语料库。

为本地 AI 设置编制索引

注册必须明确进行：此软件包绝不会扫描你的主目录。在稳定的代码检出目录或全局安装中：

dwin-research-adoption setup-register my-setup /absolute/path/to/setup

调用 setup_sync，对指令、技能、MCP 清单、模块、契约、策略、钩子、引导规则、标准操作流程、脚本、评估、测试装置、证据和配置进行分类并编制索引。setup_search 使用 FTS5/BM25；setup_reopen 用于验证精确的源文本；setup_graph 用于展示边界明确的类型化关系；setup_reconcile 则返回观察到的候选项或差距候选项，但不会编辑设置。

如需可选的语义回忆，请调用 setup_bridge_evidence，明确配置固定版本的模型，然后调用 evidence_embed：

dwin-research-adoption embedding-provision

嵌入缓存会绑定精确文本、角色、模型修订版、预处理/配置、运行时和架构。BM25 仍是默认方式；向量和图边仅作为候选项。

解析本地研究 PDF

轻量级软件包不捆绑模型权重。请明确配置固定版本的 Docling 并注册一个 PDF：

dwin-research-adoption document-provision
dwin-research-adoption document-register paper /absolute/path/to/paper.pdf

然后调用 document_sync、document_search 和 document_reopen。解析器在本地运行，并返回页面/区块溯源信息、哈希和私有无损 Docling 导出。配置步骤特意单独进行，因为经测试的运行时需要约 1.34 GB 的模型文件。

运行本地每日调度器

公开软件包包含一个边界明确的每日运行器和一个 macOS launchd 安装程序。必须使用稳定的代码检出目录或全局安装；临时 npx 路径将被拒绝。

dwin-research-adoption schedule install 8 0
dwin-research-adoption schedule status
dwin-research-adoption daily

计划任务运行只会执行模块清单中声明为 daily 的作业，并在私有应用数据下写入带哈希的回执。它不会发布帖子、安装研究更改或提升记忆。

安装技能

npx skills add vidvinianinov/dwin-research-adoption

当前稳定版本：v0.2.0。技能目录：skills.sh/vidvinianinov/dwin-research-adoption。

包含的技能：

• triage-ai-research：将问题路由到经过审计的 arXiv 模板，并生成候选证据。
• adopt-research-into-setup：将选定论文转化为基线/干预实验。
• review-evidence-and-memory：验证溯源信息，并且仅提升已接受且获批准的经验。

复现发布检查

npm ci
npm run verify
npm run receipt:release

npm run demo 使用经过净化的离线 arXiv fixture，以及仅包含该软件包自身的隔离索引。它会发现统一工具、查找论文、构建类型化设置索引、重新打开精确证据、报告三个明确的缺口候选项、运行基线／干预协调案例，并验证 Memory 仍为空。npm run audit:release 会检查 npm 中确切的文件列表，查找机密信息、个人路径、雇主相关词语、符号链接和元数据偏差。

首个真实的研究到设置结果是记忆可移植性发布案例。其中包含否定的采用决策，且未声称能提高生产力或节省 token。

产品边界

默认检索路径基于词法，并引用来源。可选的嵌入模型在本地运行、固定版本、按哈希缓存，且仍属实验性质；它们不代表真相或权威。解析后的 PDF 和外部摘要均为不可信输入。图边只是候选关系。只有评估器凭据与当前有效的人类审批才能授权持久化记忆。

本地 stdio 软件包采用 Apache-2.0 许可证。未来的托管服务可能会增加托管调度、组织策略、协作审批和托管评估，同时保留公开合约。

安全与隐私

请参阅 SECURITY.md、隐私和条款。请私下报告漏洞，不要公开提交 issue。

按依赖关系排序的产品里程碑和退出标准见目标链。

MCP Registry 名称：io.github.vidvinianinov/dwin-research-adoption