Verkligheten kring forskningsdokumentation idag
Forskning genererar mycket data, men att omvandla det till användbara sammanfattningar är tidskrävande:
Experimentloggar är utspridda över anteckningsböcker, Jupyter och labbsystem
Resultat finns i kalkylblad som bara forskaren förstår
Sammanfattning för PI:er eller intressenter tar timmars skrivande
Kunskap försvinner när forskare slutar
Så här ser flödet ut i Triform
I denna uppsättning förblir era befintliga forskningsverktyg sanningskällan — Jupyter-notebooks, labbsystem, delade enheter. Enligt schema samlar Triform experimentdata, grupperar efter projekt, extraherar nyckelfynd med AI och publicerar strukturerade sammanfattningar för intressenter.
Starta från en enda prompt
Beskriv ditt arbetsflöde i ett svep och låt Triform designa flödet med dig.
Exempelprompt för denna automation
Var denna automation passar
Forskningsdokumentation på autopilot
Sammanfattningar genereras automatiskt från ert befintliga forskningsflöde. Ingen extra dokumentationsbörda på forskare. Det innebär:
- Kunskap fångas utan extra arbete
- Intressenter hålls informerade automatiskt
- Institutionellt minne bevaras även när team förändras
Från utspridda loggar till strukturerade sammanfattningar
Anslut era forskningsdatakällor
Definiera projektgrupperingar och taggningskonventioner
Konfigurera sammanfattningsformat och frekvens
Sätt upp publiceringsdestinationer