【摘要】 面向材料科研人员的实验数据机器学习建模准备清单，覆盖样品字段、性能目标、验证边界与实验反馈。

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把AI Agent接入DFT/MD工作流前，先确认信息和操作是否能够追溯。目标不是一次配置所有工具，而是让知识、文件、集群任务、后处理和经验能够形成可验证的链路。

 

五项准备检查

1.课题信息：论文、参数、体系说明是否有清晰名称和可检索位置？

2.结构与输入：初始结构、配置文件和版本是否能对应到具体任务？

3.集群操作：文件传输、作业提交、监控、日志和下载是否有明确责任与权限边界？

4.后处理：VASP或LAMMPS输出将如何整理为数据、图表和可回查步骤？

5.经验沉淀：报错、参数选择与解决方法是否能和发生条件一起记录？

科学指南针AI Agent赋能科研计算工作流实战营涉及ResearchKeeper、emcbuild、本地AI与远程集群协作、VASP/LAMMPS后处理等内容，可作为把清单落入实际任务的学习入口。AI可以帮助组织步骤和检索经验，但不应替代对结构、参数、日志或结果解释的核查。

检查项

完成标准

可追溯信息

能回到论文、参数或原始文件

可执行任务

知道下一步上传、提交或处理什么

可验证结果

知道由谁、按什么条件检查输出

 

把清单转成第一轮任务

先选择一项范围清楚的任务，而不是一次改造全部流程。例如，先把一个已有计算的输入、输出、日志和后处理步骤整理为可回查记录；再确认文件传输、作业提交和下载各自需要什么权限；最后才尝试让AI Agent协助检索信息、组织步骤或生成初步操作建议。每一轮都应保留人工检查点，尤其是结构是否合理、作业是否按预期运行、图表是否对应正确条件。

对于需要搭建个人知识库的研究者，可先决定哪些论文、参数和问题记录值得收录，以及怎样标记体系、方法和时间。对于需要运行集群任务的研究者，则应先确定可公开给工具读取的文件范围与账号权限边界。这样的准备能让课程中的ResearchKeeper、emcbuild、远程协作和后处理模块更容易落到实际任务中。

清晰的边界和可回查记录，是后续协作可靠性的基础。

完成后再进入下一项任务，避免把不确定条件同时带入多个环节。

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