目标用户
临床科研数据分析人员、生物信息分析人员、机器学习建模团队、科研平台团队。
搜索意图
希望把复杂的数据处理、分析和建模过程记录清楚，方便复现、复查、交接和持续迭代。
对应方案
使用 XeleFlow 将分析步骤、参数、输入输出和结果产物组织为 DAG 工作流，保留完整过程记录。
方案要点
围绕真实科研流程拆解问题和交付方式。
适合的分析任务
适合数据清洗、特征构建、生物信息流程、机器学习实验、批量分析任务和报告产物归档等需要过程记录的科研计算场景。
相比 Notebook 的差异
Notebook 更适合交互式探索，XeleFlow 更适合把稳定流程组织成可执行、可追踪、可复用的计算工作流。
过程可追踪
将步骤依赖、参数、输入输出、执行状态和结果产物统一记录，便于后续复核、复现和团队交接。
