Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
KI & maschinelles Lernen
Baue eine wissenschaftliche Forschungsplattform
Kliv ist ein KI-App-Builder. Beschreiben Sie Ihre wissenschaftliche Forschungsplattform, und Kliv baut die Datenbank, die Workflows, den Zugang für Mitarbeitende, die Validierungsregeln und den archivgestützten Agenten rund um Ihre Studie.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist kein elektronisches Laborbuch und kein fertiges Datenprodukt — es ist eine KI, die Software für Sie baut.
Sie beschreiben in einfachen Worten die App, die Ihre Studie braucht, und Kliv baut sie: die Datenbank, die Bildschirme, die Validierungsregeln, den Zugang für Mitarbeitende, das Archiv und die typisierten Endpunkte. Sie besitzen sie, betreiben sie auf Ihren eigenen Konten und ändern sie später, indem Sie fragen. Es ist keine Vorlage.
Auf dieser Seite ist diese App eine KI-gestützte wissenschaftliche Forschungsplattform. Kliv baut Web-Apps aller Art; diese Seite konzentriert sich auf Forschungsdaten, Protokolle, Instrumente, Mitarbeitende und archivgestützte Antworten.
Warum ein Labor mehr braucht als ein geteiltes Laufwerk
Ein Süßwasserökologie-Labor mit vielen Feldsaisons hat vielleicht eine durchgehende Aufzeichnung von Dutzenden Standorten. Das Problem ist oft, wo diese Aufzeichnung liegt: in Ordnern, alten Verzeichnissen, uneinheitlichen Dateinamen und Protokolldetails, die nur in den Köpfen einzelner Personen stecken.
Kliv baut eine Plattform, die dem Studiendesign folgt. Standorte, Kampagnen, Proben, Instrumente, Protokollversionen und Mitarbeitende werden zu Datensätzen mit Regeln. Das Archiv wird durchsuchbar, und das Labor hängt nicht länger davon ab, wer sich erinnert, welcher Ordner zählt.
Die Datensätze einer Studie
Die Datensätze, die eine Feldforschungsgruppe führt, und was jeder davon durchsetzt.
Standorte und Kampagnen
Jeder See ist ein Standort mit Koordinaten und Verlauf; jede Saison ist eine Kampagne mit einem Plan. Jede Messung verweist auf beide, sodass „Bodensee, August, alle Jahre“ eine Abfrage ist.
Proben und Messungen
Jeder Messwert trägt seinen Standort, sein Instrument, seine Protokollversion und die erfassende Person. Einheiten werden bei der Eingabe geprüft, sodass unmögliche Werte abgewiesen werden, bevor sie in die Auswertung gelangen.
Das Protokollregal
SOPs, Methodenaufsätze und Sitzungsprotokolle sind versioniert. Eine Serie von 2019 bleibt an das Protokoll gebunden, das 2019 gültig war, und der Agent antwortet aus diesem Regal.
Instrumente und Kalibrierung
Jede Sonde hat ein Kalibrierprotokoll. Ein Messwert, der gegen ein überfälliges Instrument erfasst wird, wird markiert, sobald er eintrifft.
Rollen und Mitarbeitende
Projektleitungen, Postdocs, Feldtechnikerinnen und Partneruniversitäten melden sich mit unterschiedlichem Zugang an. Unveröffentlichte Kampagnen bleiben nur für das Projektteam sichtbar.
Was Kliv der Laborbank hinzufügt
Keine Auswertungssoftware. Das ist das maßgebliche Datensystem rund um die Auswertung, die Sie bereits durchführen.
Ein Agent, der das Archiv gelesen hat
Eine Frage wie „Welches Fixiermittel nutzte die Zooplankton-Serie 2019?“ kann die Antwort und die SOP-Passage zurückgeben, auf die sie sich stützt — aus der Version, die in jener Saison galt.
Suche, die Personalwechsel übersteht
Semantische Suche über das eigene Archiv des Labors kann die richtige Feldnotiz auffinden, selbst wenn der Dateiname nicht weiterhilft.
Ein typisierter Endpunkt für Pipelines
Datenlogger und die R-Pipeline können Ergebnisse an eine typisierte serverseitige Funktion senden. Ein fehlerhafter Stapel wird mit Begründung abgewiesen.
Zeilen, die Sperrfristen achten
Der Login einer Partneruniversität sieht die geteilte Kampagne und nichts darüber hinaus. Die Beschränkung wird auf jeder Zeile durchgesetzt, nicht dadurch, welchen Link jemand hat.
Dashboards für Betrieb und Fördermittel
Kampagnen-Vollständigkeit, Instrumentenausfälle und Proben pro Standort und Saison stammen aus denselben Zeilen, die auch die Wissenschaft nutzt, mit Zahlen, die sich bis zu den Datensätzen zurückverfolgen lassen.
Ein Beispiel: Dr. Lena Brandts Süßwasserökologie-Labor
So könnte ein Labor eine mit Kliv gebaute Forschungsplattform nutzen. Es ist nur ein Beispiel — Sie würden Ihr eigenes Studiendesign, Ihre Datensätze, Rollen und Validierungsregeln beschreiben.
Die Studienstruktur wird zur Datenbank
Dr. Brandt beschreibt 40 Seestandorte, jährliche Feldkampagnen, Proben, Instrumente, Protokollversionen und Rollen für Mitarbeitende. Kliv baut die App rund um diese Datensätze.
Felddaten werden beim Eintreffen geprüft
Ein Messwert trägt seinen Standort, sein Instrument, seine Protokollversion, seine Einheit und die erfassende Person. Ist der Wert unmöglich oder die Instrumentenkalibrierung veraltet, markiert die App ihn sofort.
Das Archiv beantwortet Protokollfragen
Ein neuer Student fragt, welches Fixiermittel in der Zooplankton-Serie 2019 verwendet wurde. Der Agent antwortet aus der SOP-Version, die an jene Saison gebunden ist, und zitiert die Passage.
Mitarbeitende sehen nur geteilte Arbeit
Eine Partneruniversität meldet sich an und sieht die mit ihr geteilten Kampagnen. Unveröffentlichte Kampagnen aus einem anderen Projekt erscheinen nicht.
Die Auswertung bleibt, wo sie hingehört
Das Labor behält R und Python an Ort und Stelle. Die Pipeline sendet Ergebnisse an einen typisierten Endpunkt, und die Herkunft bindet abgeleitete Zahlen an die Proben zurück.
Der Förderdatensatz überdauert Personalwechsel
Wenn ein Student seinen Abschluss macht, bleiben die Proben, Kalibrierprotokolle, die Protokollhistorie und das Archiv in einer Datenbank, die das Labor kontrolliert.
Beschreiben Sie die Studienplattform, die Sie brauchen
Kliv baut aus Ihrer Beschreibung, geben Sie also die Datensätze, Validierungsregeln, Rollen, Archivdokumente und externen Pipelines an, die Sie brauchen. Hier sind drei Beispiele:
Feldökologie-Labor
Standorte, Kampagnen, protokollgetaggte Messungen.
“Baue eine Forschungsdatenplattform für unser Süßwasserökologie-Labor. Erfasse 40 Seestandorte, Feldkampagnen, Proben, Messungen, Instrumente, Kalibrierdaten, Protokollversionen und SOP-Dokumente. Lass Mitarbeitende sich mit rollenbasiertem Zugang anmelden und lass unsere R-Pipeline validierte Ergebnisse an einen typisierten Endpunkt senden.”
Werkstoffprüf-Archiv
Prüfkörper, Prüfstände, Methoden und Verfahren.
“Baue eine Plattform für unser Werkstofflabor. Erfasse Prüfkörper, Zugversuchsergebnisse je Prüfstand, Kalibrierprotokolle, Methodenversionen, Prüfernotizen und einen Agenten, der aus unseren hochgeladenen Verfahren antwortet und das Quelldokument zitiert.”
Kohortenstudien-Tracker
Teilnehmende, Visiten, Standorte und Instrumentenversionen.
“Baue eine Plattform für eine Längsschnittstudie. Erfasse Teilnehmende, Visiten, Fragebogen-Scores je Instrumentenversion, standortweise Dateneingabe, rollenbasierten Zugang für jeden Studienstandort und exportierbare Tabellen für unsere Statistik-Pipeline.”
Vom geteilten Laufwerk zum maßgeblichen Datensystem
Das Archiv wird durchsuchbar. Laden Sie SOPs, Methodenaufsätze und Laborprotokolle in die Wissensdatenbank. Der Agent antwortet mit der Passage, auf die er sich gestützt hat, und jeder Austausch wird für die Prüfung gespeichert.
Die Daten sind nicht weggesperrt. Messungen sind Zeilen in einer Datenbank, die das Labor kontrolliert, Tabellen lassen sich bei Bedarf herunterladen, und der Quellcode der App synchronisiert sich mit einem Repository, das dem Labor gehört.
Der Auswertungscode bleibt, wo er ist. Kliv führt Ihre Statistik nicht aus. R, Python und andere Auswertungswerkzeuge bleiben an Ort und Stelle; Kliv baut das maßgebliche Datensystem um sie herum.
Ein Agent, der in einem privaten Korpus verankert ist, ist ein Muster mit Reichweite weit über ein einzelnes Labor hinaus — die Übersicht zu KI-Apps sammelt, was es sonst noch tragen kann.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist ein KI-App-Builder. Sie beschreiben die Forschungsplattform, die Sie brauchen, und Kliv baut die Datenbank, die Bildschirme, die Zugangsregeln, die Validierung, das Archiv und den Agenten darum herum.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Sie wird um die Standorte, Proben, Protokolle, Rollen und Pipelines Ihrer Studie herum gebaut, nicht als generisches Laborbuch-Layout.
Kann ich sie nach dem Bau ändern?
Ja. Sie können Felder hinzufügen, Validierungsregeln ändern, Mitarbeitende hinzufügen, Dashboards überarbeiten oder einen neuen Endpunkt hinzufügen, indem Sie fragen.
Erfindet der Agent Antworten?
Er antwortet aus dem Protokollregal und aus Zeilen, die die fragende Person lesen darf, und zitiert die verwendete Passage. Enthält das Archiv die Antwort nicht, sollte er das sagen.
Können Mitarbeitende an einer anderen Universität teilnehmen?
Ja. Sie melden sich mit ihren eigenen Konten an und sehen die Kampagnen, die Sie mit ihnen teilen. Die Beschränkung wird auf Zeilen durchgesetzt, nicht auf Links.
Wem gehören die Daten, wenn die Förderung endet?
Dem Labor. Messungen liegen in Ihrer Datenbank, Downloads gehören Ihnen, und der Quellcode der App liegt in Ihrem eigenen Git-Repository.
Führt Kliv unsere Statistik aus?
Nein. Ihr Auswertungscode bleibt in R, Python oder wo auch immer er heute liegt. Kliv empfängt Ergebnisse über typisierte Endpunkte und hält die Herkunft an die Proben gebunden.
Können wir schlechte Daten abweisen, bevor sie eintreffen?
Ja. Typisierte serverseitige Funktionen können eingehende Stapel validieren und fehlerhafte Zeilen mit Begründung abweisen, bevor sie die Tabellen erreichen.
Können Dashboards dieselben Datensätze nutzen wie die Forschungsdaten?
Ja. Dashboards für Vollständigkeit, Ausfälle und Erfassungsabdeckung lesen aus denselben Zeilen wie die Forschungsdatensätze.
Kann ich später von Kliv weg wechseln?
Ja. Der Code synchronisiert sich mit Ihrem eigenen Git-Repository, und Ihre Daten lassen sich aus der Datenbank exportieren, die Sie kontrollieren.
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