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面向可复现计算研究的生产级脚手架，内置 DAG 流水线、密码学溯源与 AI Agent 集成。
工具简介
template 解决的是计算研究中可复现性的痛点：传统研究流程中实验步骤、依赖环境、数据版本和输出文档之间缺乏系统化的追踪与验证机制。
它的核心能力是提供 10 阶段 DAG 流水线编排，将 Python 计算、pandoc 文档转换、pytest 测试和 LaTeX 排版串联为自动化工作流，并通过 SHA-256 哈希与隐写 PDF 水印实现密码学级别的成果溯源。多项目工作区设计允许同时管理多个研究项目。
项目在全目录结构中嵌入了 AGENTS.md 和 SKILL.md 文件，使其对 Cursor 等 AI 编程工具和 AI Agent 友好，可直接作为 AI 辅助研究的基础模板使用。
适合需要严格可复现、可追溯的学术研究者和计算科学团队；对轻量级个人笔记或无需版本溯源的单文档场景可能过于复杂。GitHub 仓库地址：https://github.com/docxology/template。