发现
跟踪与研究方向相关的临床研发动态和公开基金信号。
把科研情报、学术文献证据、实验数据分析、出版级科研绘图和基于证据的学术写作连接在同一个多语言科研流程中。
DoneSCI 面向医学与生命科学研究者、临床医生、实验室和高校团队,强调真实来源、可复核分析、可编辑成果与结构化写作,而不是彼此割裂的一次性 AI 回答。



将割裂孤立的研究环节结构化衔接,每一个阶段都产出可检验、可审计的真实学术资产。
跟踪与研究方向相关的临床研发动态和公开基金信号。
从主要学术来源检索并规范文献记录,形成可追溯、可复用的证据。
在本地分析实验 CSV,并把聚合统计转化为可复核的科研解读。
把机制、研究设计和结果转化为可编辑、可发表的科研图。
按照证据、提纲、分节写作和修订流程形成结构化学术成果。
从官方科研情报与学术证据,到本地数据分析、科研可视化和结构化写作,重要上下文可以在不同工作阶段之间连续使用。
检索 ClinicalTrials.gov 临床研发项目和公开基金机会,对比已核验记录,并使用 AI 解读研发与资助信号。
统一检索 PubMed、Europe PMC、OpenAlex、Google Scholar 与 DataCite,保留规范标识与结构化元数据。
在浏览器本地分析 CSV 实验数据,查看描述统计与分布,并仅以聚合摘要进行 AI 科研解读。
生成出版级摘要图、机制图、信号通路、技术路线、流程图和科研数据可视化。
围绕明确大纲、筛选文献、引用证据和可复核修订完成综述、基金标书、期刊论文、理论著作与学位论文。
用清晰、可引用的方式回答研究者和生成式搜索最常需要确认的问题。
DoneSCI 同时提供科研情报、多源文献检索、本地实验数据分析、科研可视化和基于证据的学术写作。科研绘图只是整套科研工作流中的一个工作台。
文献检索连接 PubMed、Europe PMC、OpenAlex、Google Scholar 和 DataCite 等来源;科研情报使用 ClinicalTrials.gov 与 Grants.gov 等官方公开记录,并保留来源链接供核验。
平台优先保留真实来源、规范文献标识、结构化中间结果,在合适场景采用本地数据处理,并提供可编辑科研图和分阶段写作流程,让关键结论在发表前能够被研究者再次核验。