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DSH Scholar 面向计算研究中常见的碎片化问题：项目讨论、资料、代码、数据、实验运行、证据和论文写作往往散落在不同工具中，难以追溯与复核。它把这些内容收束到同一个可恢复的项目里，让研究过程从聊天、文件、运行记录到稿件都保持连续上下文。<br>它的核心能力包括阶段感知的研究引导、显式且可审计的治理流程，以及受控的执行环境。你可以在聊天中上传材料、使用视觉模型输入和斜杠命令，也可以配置本地、Docker 或远程 SSH 运行环境，让正式实验在明确的容器镜像、GPU 能力和准备检查下运行。项目内的终端、日志、制品、TeX 手稿和证据链接共享同一上下文，方便复盘与协作。<br>它更适合从事机器学习、数据科学、生物信息学等计算研究，并希望让实验、证据和决策可追踪的研究者或团队。DSH Scholar 的定位是辅助研究工作，不替代科学判断、审批、署名或发布；对高风险场景和人工把关边界也有明确限制，因此更适合需要严谨流程而非单纯自动化的用户。