在浏览器里做计量研究。

Co.Metrics 是跨编程语言的计量与结构模型量化研究与教学的 AI 智能体工作平台。你不需要懂服务器，也不需要装任何软件——一个浏览器就够。

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我们的理念

我们希望探索的并非「AI 一键生成论文」，而是如何将规范的研究方法、学术品位与 AI 工具结合起来，减少重复性工作，提高研究效率，并帮助学生和研究者逐步形成更加规范的科研范式和更有品味的思维模式。

研究者用自然语言提问，Agent 负责理解、追问、比较方法和解释限制；确定性系统负责校验研究合同、决定权限、运行已注册的工具并生成 NotebookPatch，由研究者确认后写回可复现的 Notebook。

9 个研究用 Agent Skill	选题头脑风暴；DiD 与 RDD 的研究设计实践指南；三个因果推断方法族的选型路由；R / Python 分析脚本审查；R 包 / Python 包与 check 日志审查；Economics Canvas 展示产出。另有一个用来验证链路的示例 Skill。
62 个打包方法	双重差分 29 个、工具变量 21 个、断点回归 12 个，跨 R、Python、Stata。方法族 Skill 负责在它们之间选型并给出工作流，每个方法都有自己的方法卡与诊断表。
6 个专家 Agent	DSGE 求解、结构模型估计、深度学习求解三位建模专家；稿件审阅另有编辑 + 方法审稿人 + 领域审稿人，由编辑初审、挑选带不同倾向的审稿人、最后综合出审稿意见。
30 个注册工具	一份封闭的工具目录：本地数据检索与画像、World Bank 指标查询、学术文献检索、经济学新工作论文浏览、项目文件读写与撤销、Skill 激活与脚本执行。每一次调用都过确定性 Policy 与项目 Worker 复验。
内置估计与诊断	OLS / WLS / 双向面板固定效应，稳健与聚类推断，样本台账与保守的 Claim 降级；另有算出来的规格诊断：VIF、Breusch–Pagan、影响点、cluster 结构。
数据接入	CSV / Parquet 摄取、内容寻址的 Artifact Store、DuckDB 画像；World Bank、OECD 等公开数据连接器，以及本地数据目录的语义检索。

界面是同一个左导航壳里的两个互斥模式：Work 按项目分组承载 Agent 对话与工作状态，Code 保留 Jupyter 原生 Notebook 与文件工作区。Data Sources 是不改写模式选择的独立页面入口。

登录后你拿到一间自己的工作间，环境、内核与 Notebook 都已经准备好，浏览器里直接开始。

每个人一间独立工作间：别人看不到你的文件，你也看不到别人的。文件在服务器上，上传后使用，结果下载回本机。

工作间闲置一小时后会被自动回收以释放服务器资源，但项目、数据、Notebook 和结果全部保留，下次登录原样回来。