进行中SCIENTIFIC SOFTWARE
为科研而做的软件
科研软件如何在不牺牲可维护性的前提下，真正被人使用？
研究科研软件的架构、离线能力、可访问性与长期维护，让工具不只停留在演示阶段。
软件是研究的一部分
在化学与人工智能的交叉工作中，软件常常被视为“实现细节”。但工具的界面、格式与默认值会改变研究者如何理解数据，也会决定一个项目能否被他人使用。
我们把科研软件当作研究的一部分：它不仅承载结果，也承载假设、约束与工作方式。一个好的工具应该让正确的操作更容易，让错误更容易被发现。
可维护性是一种科学美德
学生团队每年都会有人毕业。如果代码只能由作者本人运行，项目实际上已经结束。因此我们重视文档、约定、自动化构建与部署，也重视把决策写下来。
这不是工程洁癖，而是让知识能够跨届传递。后来者不需要重复所有探索，也可以在前人的基础上做出不同的选择。
真实使用比演示更难
演示环境里，网络总是稳定的，数据总是干净的，用户总是知道下一步该点哪里。真实使用会暴露慢查询、格式错误、移动端布局和无人维护的依赖。
我们尽量在真实设备和真实数据上测试，也尽量让网站在 JavaScript 失效或动画关闭时仍然可用。这些要求不显眼，但决定了一个工具是否值得信任。
方法与关注点
- 以内容与任务为中心的信息架构
- 离线优先与渐进增强
- 可交接的代码、文档与部署流程
- 性能、可访问性与真实设备测试
边界与限制
- 不追求功能数量，优先保证核心路径可靠。
- 学生团队人员会流动，架构必须允许后来者接手。
- 没有条件进行大规模用户研究，结论主要来自小范围使用与反馈。
进行中
研究主题会随着项目与阅读推进而调整。这里展示的是当前的理解，不是最终结论。