这一页讲的是 Co.Metrics 有什么能力。要知道怎么用——拿账号、建项目、装 R 和 Octave、搬运文件——看 使用手册。平台地址：https://comet.infsum.com。
Co.Metrics 是一个面向经济学实证研究的 AI 助手平台——在同一个工作区里读数据、查文献、跑代码、按方法论走完一项研究。下面是它目前具备的全部能力。
Co.Metrics is an AI research assistant for applied economics: data, literature, computation, and methodology workflows in one workspace. This page maps its current capabilities.
读文件、查数据、跑代码、检索文献——每次调用都是一次真实执行,有确定的输入与返回,不是模型凭印象作答。
把一个方法族的完整判断流程写成文档:先做哪些诊断、什么条件下换估计量、哪些坑必须避开。技能改变的是做法,不是能力边界。
按用途分组。数据与文献两条线最厚,因为实证研究的时间大多花在这两件事上。
search_data_sources按主题找可用数据源search_data · semantic_search_data关键词 / 语义两路检索本地数据目录describe_variables变量的类型、缺失、分布画像recommend_data按研究问题推荐已登记的数据集与变量explore_data · preview_data · query_data探查、抽样预览、结构化查询snapshot · catalog_digest数据目录的快照与摘要search · inspect通用检索与对象细查list_project_files · search_project列目录、全文搜项目read_project_file · read_sections整篇读 / 按段落读apply_project_file_change写入改动undo_project_file_change撤销上一次写入replace_range按范围精确替换search_ncpssd国家哲学社会科学文献中心直连,结果自带分级:中文顶刊命中排在最前search_scholarlyOpenAlex / Crossref / Semantic Scholar,支持按 ISSN 与 DOI 前缀定向顶刊search_literature学术网页检索browse_recent_econNEP 工作论文与 Vox 专栏的最近窗口list_agent_skills列出当前可用的技能activate_agent_skill激活技能,把它的流程带进当前对话read_agent_skill_file读技能自带的参考文档run_agent_skill_script运行技能附带的脚本run_skill_analysis按技能流程执行一次分析request_skill_install请求安装缺失的技能execute_sandbox在隔离沙箱里跑代码,支持 Python / Octave / Juliarun_sandbox_shell同一沙箱内的受限命令行search_world_bank_indicators世界银行指标检索query_world_bank_data按国家 / 年份取世行数据大部分是方法族(workflows)——一个族覆盖该方法的路由、诊断阶梯与常见误用;少数是实践指南(practitioner),按某本权威教材的流程走完整个研究。
did_workflows · did_practitioner交错处理、事件研究;实践指南按 Baker–Callaway–Cunningham–Goodman-Bacon–Sant'Anna 九步走rd_workflows · rdd_practitioner断点回归;实践指南按 Cattaneo–Idrobo–Titiunik 两卷四阶段八动作iv_workflows2SLS / LATE、弱工具变量诊断synthetic_control_workflows广义合成控制与矩阵补全shift_share_workflows移份额设计的推断与设定检验hte_workflows · uplift_workflows异质处理效应:因果森林 / BART;提升建模与 Qinitmle_workflows · dtr_workflows靶向学习;动态处理规则的 Q-learninginterference_workflowsSUTVA 失效下的溢出与干扰bunching_workflows扭结点与断点处的聚束估计causal_discovery_workflows · sem_workflows结构学习与因果图;结构方程与潜变量dl_method_selection先决定用 DEQN、PINN 还是别的deqn_solve · deqn_training_diagnostics深度均衡网求解;训完了但解可疑时的诊断heterogeneous_agents_deep分布本身是状态变量的异质主体模型pinns_for_economic_pdesHJB 等经济学微分方程autodiff_for_equilibrium自动微分推导欧拉方程残差all_at_once_model_solving一次解出全参数空间surrogates_and_gp · moment_network_surrogate深度代理与高斯过程;矩网络gradient_based_smm可微矩曲面上的 LM 估计dl_device_and_scaleCUDA / Apple 芯片适配dynare_setupMATLAB 或 Octave 后端的安装与验证dynare_modeling建模总纲,含 Dynare 手册 7.1 语料dynare_write_mod写 .mod:变量声明、非线性一阶条件dynare_steady_state稳态求解,含递归收缩级联解法dynare_solve_simulate跑起来,并判断是不是真跑通了dynare_irf · dynare_postprocess脉冲响应;输出结构解析dynare_debugBlanchard-Kahn 失败、雅可比共线、稳态 NaNaudit_reproducibility稿件里每个数字反查回脚本输出,按精度做舍入感知匹配verify_claims核查草稿里的事实性断言code_review · package_review只读审查 R / Python 脚本;审查 R 包与 Python 包源码capture_environment整理复现包的计算环境与锁文件diagnose复现 → 最小化 → 假设 → 验证的根因定位disclosure_check受限数据产物的统计披露风险预筛validate_bib.bib 与稿件引用的自洽性ss_ideation社科选题:给粗题或领域,产出 3–5 个可做的题lit_review按主题聚类的结构化综述,写清「已知什么 / 在争什么」;含分级文献源阶梯respond_to_referees审稿意见变成逐条对应的回复文档submission_disclosuresAI 使用声明、CRediT 作者贡献等四份声明preregisterOSF / AsPredicted / AEA RCT Registry 风格的预注册inference_workflows异方差 / 聚类 / HAC 稳健方差missing_data_workflows缺失机制诊断与多重插补power_analysis_workflows功效、最小可检测效应与样本量规划monte_carlo_simulation可复现的蒙特卡洛设计estimation_objective数值稳定的似然 / GMM 目标函数与参数变换optimizer_selection选配 scipy.optimize 的方法identification_minimum_loss最小损失函数诊断全局识别var_workflowsVAR / SVAR / VECM,含 Cholesky、长期、符号与叙事识别local_projection_workflowsJordà 局部投影dsgevar_workflows把结构 DSGE 接到 VAR / 局部投影的经验证据上octave_setup检测与区分发行版octave_packagesOctave Forge 的包安装与排障octave_numerical_debugNaN/Inf、迭代不收敛、矩阵病态economics_canvas把做完的计量分析变成只读的 Economics Canvashello_echo演示技能,用来验证激活与脚本链路这些是平台自身的功能,不以技能或能力条目的形式出现。
主编定调派活,方法审稿人按论文类型(简约式 / 结构式 / 理论+实证等)各带一套维度权重,领域审稿人管选题贡献与文献定位。可按目标期刊校准严苛程度。
对话面做研究推进,代码面是完整的 JupyterLab —— notebook 可直接编辑运行,Stata 内核也在。
世界银行、OECD、国家哲学社会科学文献中心、OpenAlex / Crossref / Semantic Scholar,以及本地数据目录的扫描、画像与语义索引。
从模型文档到求解模拟的完整链路,由专门的 DSGE 专家角色接手,而不是通用助手。