Scientify vs Elicit
一个建立可审计证据基础，一个把证据继续推进到实验
Elicit 是系统综述和结构化证据工作的专用产品；Scientify 是承载资料、代码、实验和结果的可执行云端工作区。二者在研究生命周期中更接近上下游，而不是简单替代。
正式筛选大量论文、定义纳入标准并提取结构化证据时，Elicit 更专门；证据已经形成，需要继续写代码、运行实验和保留完整项目时，Scientify 覆盖后半段。
更适合先评估 Elicit
- 需要专门的系统综述工作流
- 需要批量筛选论文并保存纳入、排除理由
- 需要从论文原文提取结构化字段和支持引文
- 需要 Library、Alerts 和多种综述数据导出
更适合先评估 Scientify
- 研究问题需要进一步转成数据和代码
- 需要实际运行实验、仿真或计算
- 需要让 Agent 根据中间结果持续迭代
- 希望证据、代码、参数、日志和报告保留在一个项目中
研究生命周期
Elicit 深挖证据流程，Scientify 延长课题流程
Elicit 的完整性体现在系统综述内部；Scientify 的完整性体现在研究从证据跨到执行和交付。
研究问题与文献检索
Elicit
Elicit 围绕研究问题搜索论文，并允许用户调整论文范围和报告内容。
Scientify
Agent 可从目标出发检索公开来源，但没有 Elicit 那样专门面向学术索引和大规模筛选的界面。
文献检索和证据召回是核心瓶颈时，Elicit 更专门。
筛选、提取与可审计性
Elicit
系统综述工作流覆盖筛选标准、纳入排除、结构化提取、支持原文和导出，交互表格是核心产物。
Scientify
Agent 可以生成证据表和来源台账，但流程由任务和文件组织，不是固定的系统综述产品协议。
需要正式综述过程时不应把通用 Agent 文件输出等同于 Elicit 专用工作流。
从证据到实验设计
Elicit
Elicit 可生成研究报告、帮助发现研究空白并组织已有证据。
Scientify
Agent 可以把证据缺口转成可验证假设，进一步准备数据、代码和最小实验。
这里是两者自然的交接点：Elicit 建立证据基础，Scientify 承接验证。
代码、实验与迭代
Elicit
本次公开资料没有把通用代码执行、科学软件或长时间实验列为 Elicit 核心能力。
Scientify
隔离云电脑提供文件系统和终端，Agent 可运行实验并根据结果反复修改。
如果交付目标包含实际运行结果，Scientify 覆盖更完整。
输出、复现与长期项目
Elicit
Elicit 可导出筛选、表格、引用和报告，并通过 Library 与 Alerts 维护证据工作。
Scientify
工作区保留文献、数据、代码、环境、日志和报告，适合把同一课题跨多轮实验持续推进。
两端都重视可追溯，但所复现的对象分别是证据流程和可执行项目。
比较边界
- Elicit 的能力与套餐规模变化较快，页面只采用核验日的官方说明。
- 厂商关于准确率和节省时间的数字属于厂商验证，本页不把它们当成跨产品胜负依据。
- 系统综述仍需要研究者定义问题、核验检索覆盖并回到论文原文。
完整研究不要求一个工具包办所有环节，但要求环节之间能够继续
Elicit 把文献证据做深，Scientify 把证据带入执行环境；对于同时需要严谨综述和实验验证的课题，组合使用比争论单一赢家更合理。