ResearchStat AI v1.1.0

Added

• Detailed Simplified Chinese README with real figure outputs and audit examples.
• Paper draft: docs/PAPER.md.
• Beginner tutorial: docs/TUTORIAL.md.
• GitHub ecosystem metadata: CITATION.cff, codemeta.json, CONTRIBUTING.md, SECURITY.md, CODE_OF_CONDUCT.md.
• README badges for CI, release, license, and Python version.

Validation

• 87 automated tests pass.
• 15 AI Planner benchmark scenarios pass.
• NIST StRD and R official datasets pass.
• 10000-row ANOVA benchmark ~0.79s.

ResearchStat AI v1.0.1

ResearchStat AI V1 Acceptance

状态：已通过（发布准备完成）
日期：2026-08-06
版本：1.0.1

1. Acceptance Checklist

#	验收项	状态	证据
1	Protocol Registry 可加载、校验、查询全部 V1 协议	完成	tests/protocols
2	Python 与 R 双引擎可执行全部 V1 方法	完成	tests/engine、tests/validation
3	参考数据集和边界测试通过	完成	NIST StRD、R official datasets、边界数据
4	所有方法通过 Python vs R 交叉验证	完成	tests/validation/test_cross_engine.py
5	每次分析生成 analysis_record.json	完成	src/researchstat/audit
6	Figure 输出 SVG、PDF、TIFF，SVG 文字对象可编辑	完成	tests/figures
7	AI Planner 只能返回 Registry 内有效协议	完成	15 场景 benchmark 全通过
8	10000 行标准分析时间 < 10 秒	完成	实测约 0.79 秒
9	Docker 部署文件	部分完成	文件已提供，本机无 Docker 未构建
10	PROJECT_PLAN 已更新	完成	PROJECT_PLAN.md
11	人工 Review Gate	已通过	用户确认发布

2. P0/P1/P2 状态

优先级	内容	状态
P0	Protocol Registry + AI Planner + Human Review + Python/R 交叉验证 + Audit	完成
P1	Professional Figure Engine + 隐私 + Docker	完成
P2	MCP 封装	完成

3. 验证命令

.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q
.\.venv\Scripts\python.exe benchmarks\run_performance.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m researchstat.mcp.cli --transport stdio

4. 已知限制

• Docker 镜像未在本机实际构建。
• MCP 已实现 stdio、sse、streamable-http 入口，但未在第三方 MCP 客户端端到端联调。
• AI Planner 当前为确定性规则版本，外部 LLM 后端留待后续版本。
• golden SVG 基线依赖固定 matplotlib 版本。

5. 下一步

V1 核心闭环已完成，README、LICENSE、NOTICE、CHANGELOG 和 CI 已生成。下一步是推送到远端仓库并打 v1.0.0 标签。

ResearchStat AI v1.0.0

ResearchStat AI V1 Acceptance

状态：已通过（发布准备完成）
日期：2026-08-06
版本：0.1.0

1. Acceptance Checklist

#	验收项	状态	证据
1	Protocol Registry 可加载、校验、查询全部 V1 协议	完成	tests/protocols
2	Python 与 R 双引擎可执行全部 V1 方法	完成	tests/engine、tests/validation
3	参考数据集和边界测试通过	完成	NIST StRD、R official datasets、边界数据
4	所有方法通过 Python vs R 交叉验证	完成	tests/validation/test_cross_engine.py
5	每次分析生成 analysis_record.json	完成	src/researchstat/audit
6	Figure 输出 SVG、PDF、TIFF，SVG 文字对象可编辑	完成	tests/figures
7	AI Planner 只能返回 Registry 内有效协议	完成	15 场景 benchmark 全通过
8	10000 行标准分析时间 < 10 秒	完成	实测约 0.79 秒
9	Docker 部署文件	部分完成	文件已提供，本机无 Docker 未构建
10	PROJECT_PLAN 已更新	完成	PROJECT_PLAN.md
11	人工 Review Gate	已通过	用户确认发布

2. P0/P1/P2 状态

优先级	内容	状态
P0	Protocol Registry + AI Planner + Human Review + Python/R 交叉验证 + Audit	完成
P1	Professional Figure Engine + 隐私 + Docker	完成
P2	MCP 封装	完成

3. 验证命令

.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q
.\.venv\Scripts\python.exe benchmarks\run_performance.py
.\.venv\Scripts\python.exe -m researchstat.mcp.cli --transport stdio

4. 已知限制

• Docker 镜像未在本机实际构建。
• MCP 已实现 stdio、sse、streamable-http 入口，但未在第三方 MCP 客户端端到端联调。
• AI Planner 当前为确定性规则版本，外部 LLM 后端留待后续版本。
• golden SVG 基线依赖固定 matplotlib 版本。

5. 下一步

V1 核心闭环已完成，README、LICENSE、NOTICE、CHANGELOG 和 CI 已生成。下一步是推送到远端仓库并打 v1.0.0 标签。