AI辅助分析功能路线图 #3
Description
- 重构 tools 注入逻辑，以期大幅降低推理成本
- 更详细的AI配置指引
- 基础的数据解释、分析建议功能
- 允许用户添加补充研究背景和实验设计，从而帮助 AI 更好地生成回复
- 使用流式传输展示 AI 回复过程
- 使 AI 可以进行数据导出操作
- 重构导航架构, 使 AI 可以操作导航
- 重构统计组件架构, 使 AI 可以操作统计分析
- 可以读取统计结果
- 可以直接控制统计
- 简单中介效应分析
- 相关分析
- 信度分析
- T检验
- 方差分析
- 回归分析
- 非参数检验
- 重构绘图组件架构, 使 AI 可以操作数据可视化
- 可以读取可视化结果 (可能需要视觉模型)
- 可以直接控制可视化
- 重构变量组件架构, 使 AI 可以操作变量处理
- AI 可以直接操作计算变量
- AI 可以直接操作变量标准化/中心化/离散化
- AI 可以直接操作变量筛选
- AI 可以直接操作缺失值定义
- AI 可以直接操作缺失值插值
- 重构并持续优化
README.md, 提高 AI 的回答质量- 重写数据和变量视图文档
- 重写绘图视图文档
- 重写统计视图文档
- 重写工具视图文档
- 重写开发文档, 形成技术报告
- 对于支持图像输入的 AI 模型, 将当前用户界面 (包括数据分析结果) 加入到上下文中
- (远期) 全代理模式, 把实验设计告诉 AI, 让它自己查参考文件、做数据清洗和预处理、做统计分析和可视化、最后生成 EasyPaper (Markdown) 格式的论文
- 联网搜索工具
- AI 控制的草稿本
- 让 AI 自主行动迭代
- 使用“人在回路中”设计处理意外状况
- (远期) 设计一个PsychPen MCP Server以支持和其他Agent系统集成
- 允许AI自主书写和执行R或JavaScript代码来执行自定义统计分析
- 允许AI通过SVG绘制自定义统计图