Method Dev Agent

AI助手助力药品分析实验室高效管理色谱方法开发，支持实验记录、方法库、数据分析及AI优化建议。

Method Dev Agent - 方法开发助手

专业技能: 药品分析实验室 | 色谱方法开发 | HPLC/UPLC/GC

🎯 解决的问题

药品分析实验室方法开发过程中的痛点：

• ❌ 试错成本高（数周甚至数月）
• ❌ 知识依赖个人，难以沉淀
• ❌ 实验记录分散，追溯困难
• ❌ 优化路径不清晰

💡 解决方案

AI驱动的方法开发助手Agent：

• 📝 智能实验记录 - 系统化记录每次实验参数和结果
• 🔍 方法检索 - 快速查找历史方法和实验记录
• 📊 趋势分析 - 可视化方法优化过程
• 💾 知识沉淀 - 结构化存储方法开发知识

✨ 核心功能

1. 实验记录管理

• 完整的色谱条件记录（色谱柱、流动相、梯度、温度等）
• 样品信息和前处理方法
• 结果数据（保留时间、分离度、塔板数等）
• 观察记录和下一步计划

2. 方法库

• 保存成功的色谱方法
• 按化合物、基质、色谱柱类型分类
• 快速检索和复用

3. 数据分析

• 实验状态统计
• 成功评分趋势
• 方法优化可视化

4. AI推荐 (专业版)

• 基于历史数据的方法推荐
• 色谱条件优化建议
• 问题诊断和解决方案

🚀 快速开始

bash

# 安装依赖
pip install streamlit pandas plotly

# 运行应用
streamlit run app.py

# 浏览器访问
http://localhost:8501

💰 定价

版本	功能	价格
基础版	实验记录、方法库、基础分析	免费
专业版	+AI推荐、文件解析、高级分析	0.03 ETH/月
企业版	+本地部署、定制开发、培训	定制报价

🏥 适用场景

• 药品QC实验室方法开发
• 仿制药一致性评价
• 新药质量标准研究
• 稳定性试验方法优化

👨‍🔬 目标用户

• 药品分析研究员
• QC方法开发科学家
• 实验室经理
• CRO公司分析部门

📞 联系方式

作者: Teagee Li
领域: 药品分析实验室管理
邮箱: [e-mail]
GitHub: https://github.com/teagec/t2

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让方法开发更智能、更高效