SieveSci
Nov 2, 2026 · SieveSci News

0.2.0 发布:应用内更新、推理强度点阵量规、轨迹页不再卡死

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构建前沿智能的
科研 harness

面向生物与化学研究的 macOS 原生科研智能体。先检索再发言,带检查点地做计划,自己写代码跑分析;每一条重要结论都由独立的智能体复核。

最新版本:0.2.0 · macOS 14+ · Apple 芯片 · SwiftUI 原生
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01 · Grounding

先检索,再发言

网页与文献两路检索都完成,才允许提出计划、结论与判断。编造的引用会被核实为“查无此文”并剔除。

02 · Oversight

先怀疑,再相信

审查者盯着可疑输出,盲法验证者只拿原始数据独立重做。谈不拢的分歧不会被压下,标为“有争议”交给你。

03 · Provenance

每一步,都留痕

每个工具结果都有回执,回执串成哈希链审计日志,连着影子 git 历史与自动实验记录本。

DEMO.CHAT

看它怎么做
一项研究。

下面是 SieveSci 自带的演示会话与宣传片里的三段对话,按真实界面重画。权限请求可以点,也可以按数字键 1、2、3;不动它也会自己往下走。

SpCas9-HF1 能降低 EMX1 的脱靶吗?

✎ 已开启接受编辑
0036literatureSpCas9-HF1 off-target EMX1 GUIDE-seq [R-0007]
0037bashls data/emx1 [R-0008]
0038pythonanalysis/count_indels.py · KeyError: 'reads'
0039editanalysis/count_indels.py +2 −1
0040pythoncount_indels.py --plot [R-0010]
0041reviewchecker-a1b2c3 · plan · pass
0042commit9f3c2ab4 Fix indel rate columns; add off-target figure
0043agentverifier-77de01 · blind re-analysis of C2

每次只画 200 条,可以继续加载更早的事件。

检验 SpCas9-HF1 是否降低 EMX1 的脱靶编辑,同时不损失中靶活性。

H1 · HF1 让 GUIDE-seq 脱靶位点的 indel 率至少降低 10 倍。 supported预测 OT1–OT3 < 0.5% · 证伪:任一位点 ≥ 野生型的 10%
H2 · 中靶活性与野生型相差不超过 5 个百分点。 open预测 |Δ| < 5 · 证伪:任一重复下降 > 5
S1收集 GUIDE-seq 脱靶位点列表完成 · R-0007
S2按位点、按重复计算 indel 率完成 · R-0010
S3主结论的盲法验证 检查点进行中
S4统计:每个位点的 Fisher 精确检验待办
S5重测 OT3 的重复 2跳过
C1 · VERIFIED

EMX1 中靶编辑:38.2%(WT)对 36.9%(HF1)。

从原始计数复算 38.1% / 36.9% · R-0014
C2 · VERIFYING

HF1 把 OT1 的编辑从 12.8% 降到 0.04%。

标准:从 CSV 独立重数,两个率都复现 · 证据 R-0010
kleinstiver2016High-fidelity CRISPR–Cas9 nucleases with no detectable genome-wide off-target effects Nature 529 · 开放获取 · 引用 3,400+
slaymaker2016Rationally engineered Cas9 nucleases with improved specificity Science 351
tsai2015GUIDE-seq enables genome-wide profiling of off-target cleavage by CRISPR–Cas nucleases Nat Biotechnol 33
chen2017Enhanced proofreading governs CRISPR–Cas9 targeting accuracy Nature 550
@article{kleinstiver2016,
  title   = {High-fidelity CRISPR–Cas9 nucleases…},
  journal = {Nature}, year = {2016}
}
SpCas9-HF1 能降低脱靶吗?

crispr-offtarget · 自动生成 · 2026-11-01

  • 提出问题:SpCas9-HF1 能否降低 EMX1 位点的脱靶?
  • 背景检索完成:文献 18 篇,网页 24 条;剔除 1 条无法核实的引用 [r7]
  • 计划已批准:2 个假设,1 个检查点,开启盲法验证
  • 运行 count_indels.py,修复列名后得到 4 个位点的率 [R-0010]
  • C1 已由盲法验证者从原始数据复现 [R-0014]
  • OT3 跨重复合并有争议,等待研究者决定

导出:Markdown · DOCX · PDF · Jupyter

提出研究问题、粘贴 GitHub 链接,或输入 / 使用命令
+⛉ 工作区可写 ⌄ high
推理强度
deepseek-v4-pro ⌄
r12 → 9f3c2ab

每一步都有回执。
0 次静默放行。

*审查者拒绝或失败时,换一个模型重试一次;仍然不行,这一步就如实标为“未审查”,不会被当成通过。每个工具结果都带回执,回执串成哈希链;“已验证 1/2”而不是“已完成”。

大量信息倒进来,只有被独立复核的才留下。

检索结果、代码输出、模型的说法都是颗粒。筛子不替你下结论,只把每一颗的去向如实记下来。

声明0
■ 已验证0
■ 驳回0
□ 未审查(如实标出)0
4路文献检索:OpenAlex、Europe PMC、arXiv、Crossref
8个科研数据库,收进一个 bio_db 工具
600+科研工具,一键接入 ToolUniverse
≈180个 K-Dense 科研技能,各自独立的 Python 环境
ROLES.CREW

你的实验室里,
多了一组会互相质疑的同事。

四个角色,各自一套模型与工具。辩论有上限:必须提出新证据,不得重复,三轮谈不拢就交给你。

RESEARCH AGENT研究智能体检索、计划、写代码、提出结论提出 → 被审查
CHECKER审查者查硬编码结果、挑种子、合成数据、未校正的多重检验质疑 → 研究智能体
BLIND VERIFIER盲法验证者只拿原始数据,不看代码,独立重做每条发现复现 → 每条结论
WORKER工作者在自己的沙盒里并行跑批量子任务回报 → 研究智能体
CLAIM C2 · 待验证

HF1 把 OT1 的脱靶从 12.8% 降到 0.04%。

CLAIM C3 · 待审查

OT3 合并两个重复后,脱靶率下降 87%。

EFFORT.GAUGE

推理强度,
拉满试试。

和软件里同一套点阵量规:拖动方形滑块,档位越高亮带流得越快;拉到 max,量规过载、出现信号故障。小幽灵也跟着变。

推理强度
输入框里的读数
GHOST · LIVE
LINE.SEMANTICS

虚线变实线,
就是一条结论被筛出来的过程。

界面里的线条都有意思。实线是已确定的,虚线是待定的;没有一条线是装饰。

CLAIM · 待定

SpCas9-HF1 使 OT3 位点的脱靶 indel 率下降 87%(p < 0.001)。

证据 r12 · 数据 data/ot3/
研究智能体登记结论(虚线)
审查者复核:无硬编码、无挑种子
有限辩论 2 轮,新证据 r14
盲法验证者只用原始数据重算:−86.7%
结论成立(实线)· 回执 r15
实线框

已确定:已核实的结论、已批准的计划、你自己说的话、完成的审查。

1 px
虚线框

待定:智能体提出的、等审查或等你决定的,比如权限请求、计划待批准、分歧。

4 / 3 px 虚线
左侧色条

状态色:通过、关注、阻止。出现在审查与分歧上。

3 px · ok / warn / bad
粗墨线 + 硬投影

可以按、可以输入的东西:输入框、主按钮、起点卡片。按下时压进投影。

1.5 px + 4 pt 投影
TRACE r12

从一个数字,
追到它的源头。

/trace r12 把一张回执的来龙去脉串起来:哪段代码、输出的哈希、写了哪些文件、哪次提交、审计日志里的哪一条、记录本里的哪一行。

RECEIPTr12python · fisher_exact(OT3)
CODEstats.py:42@cite kleinstiver2016,代码与文献双向链接
OUTPUT3f9a…c1e2sha256 · ot3_counts.parquet
FILESot3_offtarget.pdffigures/ 下的图与数据
COMMIT9f3c2ab影子 git:Fix indel rate columns; add figure
NOTEBOOK2026-11-01实验记录本自动写下这一步,报告脚注指回 r12
sievesci · crispr-offtargetzsh

    
FEATURES.ALL

科研智能体该有的,
都在这里。

Research.flow01

研究流程

流程
界定问题 → 背景检索 → 带假设与软检查点的计划 → 执行 → 独立审查 → 结论登记 → 报告
检索门槛
网页与文献两路检索都完成,才允许提出计划、结论和判断
计划模式
你批准计划之前只做只读的研究与规划;/plan 进出
/goal
长目标自动推进多轮。从不轮询:后台作业有结果才唤醒;一轮没干活或重复上一轮就交还给你;默认 30 轮(--rounds N);需要你决定时用结构化字段只问一个具体问题
Oversight.agents02

独立监督

审查者
审查检查点和可疑输出:硬编码结果、挑随机种子、合成数据、未校正的多重检验、没有出处的数字和引用
盲法验证者
看不到智能体的代码,只拿原始数据把每条结论重新实现一遍
有限辩论
智能体之间可以质疑与反驳,但必须带新证据、不得重复、有硬上限;谈不拢的标为“有争议”交给你
不静默放行
审查者拒绝或失败时换一个模型重试一次,仍不行就如实报告“未审查”
Literature.lib03

文献

检索
OpenAlex、Europe PMC、arXiv、Crossref,带引用数;沿引文图谱前后追溯
文献库
开放获取全文、每个任务一个文献库、BibTeX 导出
核实
引用核验(含撤稿检查)、反面证据检索;无法核实的引用会被剔除
@cite
代码里的 @cite key 注释把代码和论文双向链接起来
Databases.db04

数据库与化学安全

bio_db
一个工具查 UniProt、NCBI(Gene、PubMed、GEO、SRA、Nucleotide、Protein)、RCSB PDB、AlphaFold、Ensembl、ChEMBL、Reactome、ClinicalTrials.gov
如实报告
限流和服务故障直接报告,绝不靠猜绕过去
化学品筛查
按结构(CAS、SMILES、InChIKey、母体化合物)比对管制物质清单;筛不了的结构标为“未筛查”
科学连接器
一键接入 ToolUniverse(MCP 服务器,600+ 科研工具)
Kernel.code05

代码与实时监控

内核
每个智能体一个沙盒化、Jupyter 式的 Python 内核;bash 与 R 走终端;Seatbelt 沙盒策略
流式作业
长命令作为流式作业运行,你实时看输出;完成、失败、匹配模式或停滞时通知智能体,而不是让它睡眠轮询;重复的报错退避并合并
job_watch
跟踪集群或仪器的日志
Provenance.log06

可追溯

审计日志
哈希链审计日志,每个工具结果都有证据回执,自动写实验记录本
影子 git
每次改动都进私有 git 历史,并与审计日志双向链接;/trace r12 展开一张回执的完整链条
报告
带回执脚注和溯源附录的报告(Markdown、DOCX、PDF);执行过的 Python 可导出为 Jupyter 笔记本
Skills.pack07

内置研究技能

综述
文献综述、深度研究、系统综述与 Meta 分析(PRISMA)、新颖性检查
假设锦标赛
两两比较排名,加上反思、进化与元审查
虚拟组会
PI 召集各领域专家智能体与一位科学评论员
更多
实验设计轮次、多轨迹分析、图表审查、论文撰写、化学安全、生物医学工具检索
K-Dense
约 180 个科研技能一步装好,每个技能有自己的 Python 环境
Models.llm08

模型

提供商
API 密钥、5 家 Coding Plan、4 种官方订阅、中转站与本地模型,详见下一节;原生协议,按厂商优化提示缓存
订阅
通过官方 Claude Code、Codex、Antigravity、Gemini CLI 的无界面模式使用订阅;从不碰 OAuth 令牌
按角色分配
按基准、统一或自定义给每个角色配模型;显示套餐额度与余额、上下文环
能力识别
综合目录规则、models.dev、提供商自己的列表和实际表现;被拒绝过的图片会记住并转给视觉助手
推理强度
输入框里的点阵量规,从下一次模型调用起生效
Memory.conv09

对话与记忆

右键菜单
重命名、复制 ID、复制为 Markdown、导出、在当前对话中引用、复刻、在 Finder 中显示、删除(进废纸篓)
跨对话
@task:<id> 附上另一段对话的摘要;session_read 按 ID、前缀或标题读取;session_search 搜索全部历史对话
长期记忆
按角色保存记忆与经验;写满时最旧的条目进可检索的归档,而不是写入失败;每次改动引用回执并经独立审查
自我改进
智能体提出新技能或补丁,筛查、审查后才生效
上下文
旧的工具输出先让位给回执指针,不够才做摘要;重复调用会被提醒
NeedsYou.queue10

需要你处理

任务阶段
每个任务只有一个阶段:等你回答、计划待批准、受阻、工作中、等待作业、空闲
侧栏列表
“需要你处理”汇总所有工作区里在等你的任务;只有进入这种阶段才发一次通知
中断恢复
被打断的回合恢复时会先检查已经发生的事,再决定是否重复下载、提交或发消息
Extensions.ext11

扩展与命令行

扩展
技能(你批准后才构建独立 Python 环境)、MCP 服务器、钩子、斜杠命令、自定义命令
定时运行
macOS LaunchAgent,例如每天追踪你课题的新文献
项目记忆
SIEVESCI.md、AGENTS.md、CLAUDE.md
sievesci
同一个智能体的命令行版:脚本、定时任务、SSH 到服务器上跑
System.app12

更新与界面

应用内更新
启动时和每天检查 GitHub Releases,后台下载,核对 SHA-256 与代码签名,重启或退出时安装;两项自动行为都可关闭
语言
English · 简体中文 · 正體中文 · Русский · Español · Français
外观
标本单设计语言;浅色与深色;强调色可换紫、绿、橙、石墨;尊重“减少动态效果”
MODELS.ACCESS

主流模型,
五种接入方式。

按量付费的 API 密钥、编程套餐、官方订阅、中转站、本地模型都能接。四种原生协议,按各家规则做提示缓存;每个角色可以配不同厂商的模型。

4种官方订阅,经官方 CLI 驱动
5家 Coding Plan,共 7 个接入点
36家厂商、51 条已核验接入点的目录
4种原生协议:Anthropic Messages · OpenAI Responses · OpenAI Chat · Gemini
API KEY

按量付费

填一个密钥就能用。Claude、GPT、Gemini 走各自的原生协议,DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen、MiniMax 等走兼容协议。

  • claude-opus-5-5 · sonnet-5-5 · haiku-5-5
  • gpt-6-astra · gpt-6.1-sol
  • gemini-4-argon · gemini-3.8-flash
  • deepseek-v4-pro · glm-5.3
DeepSeek、Kimi 显示余额;其余显示当前限流窗口的剩余量
CODING PLAN · 5 家

编程套餐

用厂商发给第三方工具的套餐密钥,当普通接入点来用。

  • GLM Coding Plan bigmodel.cn · 国内
  • GLM Coding Plan z.ai · 国际
  • Kimi Coding Plan
  • 通义千问 Qwen Coding Plan 国内 · 国际
  • 阶跃星辰 StepFun Coding Plan
  • OpenCode Go
GLM 套餐的额度直接显示在模型选择器旁;另有小米 MiMo Token Plan(3 个区域)与 SCNet
SUBSCRIPTION · 4 种

官方订阅

驱动你已登录的官方 CLI 的无界面模式。SieveSci 从不读取、复制或重放订阅的 OAuth 令牌。

  • Claude Code Pro / Max
  • Codex CLI ChatGPT 套餐
  • Antigravity CLI Google 账号
  • Gemini CLI Code Assist 标准版 / 企业版
Claude Code 与 Codex 的用量窗口显示在模型旁
RELAY

中转站

任意中转站的四种格式都能接:Anthropic、OpenAI Chat、OpenAI Responses、Gemini。

  • CloseAI OpenAI / Anthropic 格式
  • OpenRouter
  • Vercel AI Gateway
  • new-api / one-api 中转
new-api / one-api 与 OpenRouter 显示余额
LOCAL

本地与自定义

任何 OpenAI 兼容接口,数据不出本机。

  • Ollama
  • LM Studio
  • vLLM · SGLang
能力按目录规则、models.dev 与实际表现自动识别
按角色分配 · 例
研究智能体claude-opus-5-5Claude Code · Max
审查者gpt-6-astraCodex · ChatGPT
盲法验证者deepseek-v4-proDeepSeek API
工作者glm-5.3GLM Coding Plan

按基准、统一或自定义分配。互相复核的角色用不同厂商的模型,不共享同一种盲点;审查失败时也会换一个模型重试。

Anthropicapi
OpenAIapi
Google Geminiapi
DeepSeekapi
智谱 GLM · Z.aiapi · coding
Kimiapi · coding
通义千问 Qwenapi · coding
阶跃星辰 StepFunapi · coding
MiniMaxapi
豆包 Doubaoapi
百度千帆api
小米 MiMoapi · token
美团 LongCatapi
xAIapi
Mistralapi
Groqapi
Cerebrasapi
Fireworksapi
Togetherapi
NVIDIAapi
Hugging Faceapi
魔搭 ModelScopeapi
硅基流动api
PPIOapi
七牛云api
Novitaapi
GMIapi
AMDapi
SCNettoken
OpenRouterrelay
Vercel AI Gatewayrelay
Kilo Codeapi
Token Rhythmapi
OpenCodego · zen
Ollamaapi · local
LM Studiolocal
KEEP.EVIDENCE

下载 SieveSci

SieveSci for macOS你的系统0.2.0

Apple 芯片,macOS 14 或更新版本

SwiftUI 原生。拖进“应用程序”即可;之后的版本会在应用里自动提示更新。

sievesci · command line同一个智能体

无界面,跑在脚本、定时任务和 SSH 里

应用里“安装命令行工具”会链接自带的 sievesci;API 密钥从环境变量读取。

也能给监督打分:sievesci eval oversight
# 应用未经 Apple 公证;如果 macOS 拒绝打开,执行:
xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/SieveSci.app
sievesci --workspace ~/project --provider deepseek -p "Summarise recent work on X"
sievesci --workspace ~/project                     # 交互模式
sievesci eval oversight --deterministic-only       # 在埋错语料上给监督打分
sievesci eval verifier --checker deepseek          # 在已知真值的结论上给盲法验证者打分
git clone https://github.com/Cetirzine/SieveSci.git && cd SieveSci
./scripts/bundle-app.sh        # 生成 dist/SieveSci.app 与 DMG;需要 Swift 6
1 · 安装打开 DMG,把 SieveSci 拖进“应用程序”。被拦截时到 系统设置 → 隐私与安全性 点“仍要打开”。
2 · 接入模型在设置里填 API 密钥或中转站,或者直接用已登录的 Claude Code、Codex、Gemini CLI 订阅。
3 · 打开工作区选一个数据所在的文件夹,提出研究问题。任务记录都在 .sievesci/ 里。

常见问题

第一次打开提示“无法验证开发者”或“已损坏”?

SieveSci 是 ad-hoc 签名,还没有经过 Apple 公证。到 系统设置 → 隐私与安全性 点“仍要打开”,或者在终端执行 xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/SieveSci.app。

支持 Intel Mac 吗?

不支持。需要 Apple 芯片与 macOS 14 或更新版本。

需要什么模型?一定要自己的 API 密钥吗?

可以用 Claude、OpenAI、Gemini、DeepSeek、GLM、OpenRouter 和各类中转站的 API 密钥;也可以通过官方 Claude Code、Codex、Antigravity、Gemini CLI 使用已有订阅,SieveSci 只驱动它们的官方无界面模式,从不读取 OAuth 令牌。不同角色可以配不同的模型。

它会编造引用或数据吗?

模型会犯错,所以 SieveSci 不信任单个模型的说法:提出结论前必须完成网页与文献检索;引用会核实 DOI、标题和撤稿状态,核实不了的剔除;审查者专门查硬编码结果、挑种子、合成数据和没有出处的数字;盲法验证者只用原始数据重算。没被审查的步骤会如实标为“未审查”。最终判断仍然在你。

我的数据和密钥存在哪里?

任务记录在工作区的 .sievesci/tasks/<任务 ID>/(对话、审计日志、实验记录本、输出);应用配置在 ~/Library/Application Support/SieveSci/;长期记忆与技能在 ~/.sievesci/;API 密钥存在 macOS 钥匙串里,不写进配置文件。模型调用直接发往你配置的提供商。

怎么更新?

从 0.2.0 起,SieveSci 启动时和每天检查 GitHub Releases,后台下载并核对 SHA-256 与代码签名,侧栏提示“重启即可更新”,不重启就在退出时安装。0.1.0 没有更新功能,需要手动装一次 0.2.0。

可以在服务器或计算集群上用吗?

可以用 sievesci 命令行在 SSH 会话、脚本或定时任务里跑同一个智能体;job_watch 能跟踪集群作业或仪器的日志,作业完成或报错时唤醒智能体。

收费吗?可以商用吗?

SieveSci 免费下载,按 PolyForm Strict 1.0.0 许可:仅限非商业使用,不得再分发(包括转发安装包),不得修改或制作衍生作品。

它能给出医疗或安全建议吗?

不能。SieveSci 的计划、分析和结论供研究者判断与核实,不提供医疗、安全或法律建议。化学品会按结构筛查管制物质,筛不了的会标为“未筛查”。

致谢 · 科研智能体

致谢 · 编程智能体

技能

依赖

设计与开发

王鹤年

先检索,再发言。
先怀疑,再相信。
每一步,都留痕。