Stanford STORM

四个值得尝试的使用场景

• 陌生主题简报: 从边界清楚的问题开始，用提纲找出需要继续阅读的部分。向同事呈现之前查看核心主张来源，让简报成为有依据的整理而不是模型印象汇总。
• 编辑写作资料包: 为文章收集背景，再把提纲转成编辑计划，区分已核实事实、不同解释和未解决问题，之后由作者形成符合读者需求的叙述。
• 研究方法演示: 在同一主题上比较简单提示与结构化研究流程，记录来源与设置。不把一篇漂亮初稿当成普遍性能优势，而是观察问题覆盖和证据质量。
• 内部知识原型: 围绕一个狭窄组织主题使用有权处理的文档，确认检索内容与问题匹配，并检查模型接收权限，再决定是否向其他同事分享生成结果。

平台、输入输出与部署条件

Python 包名称为 knowledge-storm，仓库说明研究、提纲、文章和润色等独立阶段，也提供最小 Streamlit 界面。界面可显示中间进度，并把文章与参考资料放在一起，帮助编辑回到证据核对内容。

为便于复查，保存题目、模型选择、检索设置和来源集合。搜索结果与模型行为会随时间变化，文章看起来全面时仍要询问：检索没有找到什么，哪些来源被过度使用，是否有关键相反观点被遗漏。

数据、权限与许可

研究题目本身也可能泄露尚未公开的计划，自部署界面仍可能把查询和段落发送给外部模型或搜索服务。处理内部材料之前先梳理这条路径，选择符合组织要求的组件。

软件许可不授予所有被检索文章和数据集的使用权。保留来源，尊重原始资料条件；发布时采用自己的分析和有依据的简要概括，避免直接复制系统收集到的大段原文。