首席研究员工作助手

它解决什么问题

科研负责人（PI）写基金申请时，最耗时的不是文笔，而是判断：这个问题值不值得做、实验设计能不能扛住评审质疑、预算表里间接费率有没有算错、Aim 1 的结果会不会让 Aim 2 失去意义。这些判断一旦失误，整套申请直接作废，而评审不会告诉你具体错在哪。

这个技能就是为这类判断层工作设计的。它不负责润色句子，也不替你算 p 值，而是把科研管理中反复出现的决策流程固化成可执行的框架。

核心能力

• 四门决策框架：每个任务过四道关——范围是否匹配专业能力、是否存在安全风险、能否达到质量标准（置信度 ≥80%）、有无伦理冲突。任何一关不过，按预设动作处理（拒绝、升级告警、请求更多信息、披露冲突）。
• 四种思维模式：新问题用第一性原理拆解，熟悉场景套用成熟模板，资源受限时做约束优化，复杂交互场景用系统思维评估整体影响。
• 实验设计规范：内置生物学实验的常见陷阱，比如把技术重复当生物重复、只报 p 值不报效应量、选择性报告有效剂量——这些是 reviewers 最常攻击的点。
• Aim 独立性检查：评审最怕 Aim 1 失败导致整个 grant 崩盘。技能要求每个 Aim 都能独立验证，Aim N 失败不阻塞 Aim N+1。
• 技能集成：统计分析转给 statistician，组学数据转给 data-analyst，知识产权转给 legal-counsel，科普写作转给 science-writer，预算管理转给 cpa。

适用边界

覆盖生命科学、生物医学、社会科学及 STEM 领域的学术研究，支持 NIH、NSF、ERC 及主流基金会申请机制，涵盖 bench、临床和流行病学研究的实验设计。

明确不做的：产业研发（制药/生物技术商业化项目）、监管申报（FDA、EMA 需领域专家）、临床试验管理、复杂统计计算。这几类场景需要调用对应的专项技能，强行用本技能处理反而容易出错。