01 · 指定
选择项目文件夹
从已经存放研究数据的普通文件夹开始。无需迁移，也无需上传。
核心循环
一个小习惯，让你的数据拥有记忆。
SepiaLog 不要求你重新设计工作流程。它只是在原因仍然清晰时，增加一个很小的动作。
02 · 记录
写下改了什么以及为什么
每次重要更改后留下一条简短记录。一个清楚的句子就够了。
03 · 关联
SepiaLog 关联准确版本
记录、受影响的文件和数据状态会成为研究时间线上的一个节点。
04 · 返回
带着上下文重新打开过去状态
查看当时的决定，并将文件夹重新打开到作出该决定时的状态。
现在养成习惯。 以后找回证据、理由和准确版本。
适用人群
为以后需要解释研究数据的人而设计。
SepiaLog 支持论文、研究文章、团队审查和可靠归档包背后的日常工作。
博士生
以后省下数周整理时间。
今天的一句话，可能在第三年回答一个棘手问题。知道哪个文件产生了结果，也知道为什么删除了某些观测值。
导师和项目负责人
在一个地方查看所有变化。
查看上次会议以来的决策，并将论文与其背后的准确数据集版本关联起来。
数据管理员和研究数据管理部门
帮助研究人员养成能够坚持的习惯。
帮助团队建立 FAIR 文档和更可靠的归档包，无需把敏感数据发送到云服务。
从设计之初就坚持本地
研究数据留在你的电脑上。
SepiaLog 在本地运行，无需账户，也不依赖云存储来处理研究数据。
✓
无需账户，也无需云端工作区打开应用，直接使用现有文件夹。
✓
文件仍然是普通文件SepiaLog 不会把文件隐藏或锁在专有云服务中。
✓
可选本地 AI使用兼容的本地模型回答项目问题、生成摘要并辅助写作。
SEPIALOG · 询问我的数据集本地模型
为什么删除 2014 年的观测值？
2014 年调查使用了不同的抽样框，因此在生成表 3 之前，这些观测值被从清理后的面板数据中排除。答案基于你的本地记录和项目历史
未来回报
边工作边记录，不必在最后重建一切。
价值不在于单条记录本身，而在于积累的记录能在论文、项目交接或归档截止日期到来时发挥作用。
发表准备
找回结果背后的数据集状态和理由，不必依赖文件名或记忆。
- 方法与更改摘要
- 固定发表版本
- README 和引用材料
持续积累的文档
把研究数据管理中最枯燥的部分变成一个简单、可重复的动作。
- 数据管理计划
- 元数据和代码本
- 可直接归档的包
延续与交接
为未来的自己、导师或合作者留下同时解释数据与决策的记录。
- 可搜索的项目历史
- 上次会议以来的更新
- 更清晰的项目交接
为什么还需要一个工具？
版本控制保存修订，SepiaLog 让研究过程真正可用。
SepiaLog 并不取代 Git。它帮助研究人员在普通文件夹中记录决策，并让不断积累的记录在以后真正发挥作用。
版本控制
非常适合保存文件和修订。
- 跟踪准确的文件变化
- 支持分支和协作
- 可以保存提交说明
SepiaLog
专为轻松记录和找回研究决策而设计。
- 在面向研究人员的流程中写下简短记录
- 在一条可视化时间线上查看记录、文件和准确版本
- 重新打开早期状态及其说明
- 将记录用于摘要、数据管理计划和发表准备
SepiaLog 包含版本历史，也可以在高级工作流程中与 Git 或 DataLad 配合使用。