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仓库顶层统一为一个可安装的 Python 项目。runtime/ 保存公共运行服务及 CLI/MCP 接口，两种接口共用能力目录和执行器；公开命令和已注册工具编号保持不变。
airmosaic-ai-core/
├── pyproject.toml
├── runtime/
│ ├── cli.py
│ ├── mcp_server.py
│ └── services/
├── methods/
├── skills/
│ ├── data_acquisition/<stage>/<capability>/
│ ├── model/<stage>/<capability>/
│ └── agent_operations/shared/<capability>/
├── catalog/
├── workflows/
├── projects/
├── assets/
├── config/examples/
└── harness/
├── checks/
└── usage/
| 位置 | 职责 |
|---|---|
methods/ |
面向人的科学解释、假设、质量标准和完整计算路径叙述 |
skills/ |
计算机操作、软件准备、参数和操作检查 |
catalog/ |
共用声明；tools/*.yaml 仍是唯一工具注册来源 |
runtime/ |
CLI、MCP 通信与公共执行、数据服务 |
workflows/ |
可复用的数据与技能组合说明及交接契约 |
projects/ |
按四位编号组织科学问题、实验、生成结果、评价与审核 |
assets/ |
经人类审核的成果复用入口；内部组织后续完善 |
config/examples/ |
可复用的非秘密参数、项目和路径模板 |
harness/ |
安装、协作、代理边界和自动检查 |
python -m pip install -e '.[dev]'
python -m runtime.cli list-tools
python -m runtime.cli list-datasets
python -m pytest -q -p no:cacheprovider
移除原外层包装目录后，程序包位于 runtime/，安装信息位于顶层 pyproject.toml，工作流定义位于 workflows/，检查位于 harness/checks/。参数示例位于 config/examples/run-tool/，MCP 连接检查为 harness/checks/mcp_smoke.py，不再保留独立的顶层测试或示例树。
程序包改名后，使用 python -m pip install -e '.[dev]' 重新安装。Python 导入使用 runtime，模块入口为 python -m runtime.cli 和 python -m runtime.mcp_server。安装后的命令仍为 airmosaic、airmosaic-mcp，发行包名称仍为 airmosaic-core。已有 MCP 客户端配置需更新模块入口，参见客户端示例。
项目保存实验结果与审核依据，选定成果经人类科学审核后才可纳入 assets/；本轮不设计资产内部结构。个人配置与认证继续独立并保留在私人位置。当前输出接口不变，见结果与审核约定。
CLI 和 MCP 共用同一注册表与执行器，不新增第二套清单。数据声明继续使用技能内 datasets.yaml，目录详情保留现有回退；目录迁移不合并这些声明，也不产生资产编号解析器。科学脚本与工具编号保留。当前仍需完整源码及可编辑安装，独立资源发行尚未实现。
四步导航及跨阶段共享能力保留，第二步限于方法及其已明确声明的有界合成清单路径。新说明使用英文默认文件和 _ZH.md 中文版。参见编写规范、运行说明和存储约定。
项目索引使用 0001_<topic>、0002_<topic> 编排具体研究。展示编号与研究阶段、运行标识分开；稳定 project_id 不含编号，用于结果归集。公共目录保存可共享的研究设计和引用，实际数据、配置及结果保留原有私人根。工作流提供通用组合示范，项目确定具体科学问题、实验设计及验收依据。当前项目清单不自动加载或执行。
项目结果归属 projects/<number_topic>/results/，内部产物不采用固定模板。私人结果留在 Git 外，仓库本地项目结果被忽略。执行器尚未实现这一新目的地的直接写入支持：继续使用所选适配器已有的兼容位置并保留历史结果。见项目说明。
技能类别下只使用四个研究阶段及 shared 作为阶段目录，与 methods/<stage>/ 对应。methods/index.yaml 显式连接方法与技能；跨阶段技能不按软件类别在阶段目录之外另建入口。具体能力清单由分类导航维护。
有明确主阶段的能力在该阶段维护，跨阶段使用通过引用实现；只有没有明确主阶段的通用能力才归 shared。
配置模板统一在 config/examples/，通用科学设计在 methods/shared/，数据与技能组合在 workflows/，具体案例与实验依据在对应 projects/<number_topic>/。方法库只保留阶段目录、共享方法及必要索引，不另设配置示例或平行路径目录。
显式合成工作流结果范围、输入限制与固定输出树统一见资产规范；生成程序及过程记录见统一交接规范。
项目维护归 skills/agent_operations/shared/，遵循编写和改进规范，不增加研究步骤或科学方法。机器学习操作统一归 skills/model/shared/machine_learning_model/，分别提供 scripts/r/、scripts/python/ 及共享规划助手。既有回归与复现工作流保留名称。历史本地结果保留在原先忽略位置，不自动迁移结果。