研究
Tradecat Labs 关注长期目标如何被转化为可研究、可验证和可持续维护的系统。这里呈现的是公开项目形成的工作集合，不等同于同行评审结论。
研究主线
人类基础设施。 研究主体持续性、有效永生、记忆编辑、身体功能替代、未来等待和支撑这些目标的必要条件。
AI 工程方法。 研究智能体协作、上下文工程、Skill、工作流、验证门禁和软件工程治理。
数据、测量与预测。 研究多源数据采集、指标构造、可复现计算、预测接口和面向人或智能体的工具消费。
可复现知识出版。 研究复杂知识内容如何获得版本、来源、审计、构建、引用和长期发布链路。
方法边界
- 来源可追溯：公开主张应绑定仓库、文档、数据或外部来源。
- 事实与假设分层：已验证事实、趋势推断、远期假设和思想实验必须明确区分。
- 结果可复现：优先提供结构化数据、构建步骤、验证命令和版本记录。
- 不确定性可见：未知、争议、失败条件和禁止推论属于研究结果的一部分。
- 能力不虚构：成员、论文、机构、合作关系和技术能力只在存在公开证据时呈现。