ScienceClaw canvas 是科学任务的编排工作台。它不运行临时脚本，而是构建一张带类型的可执行工作流图：节点是工具、库算子、代码或 LLM 步骤；边携带带类型的值（类型、形状、单位）。引擎会立即执行每一次编辑，并只重跑受影响的节点，因此每一步都能返回真实反馈。
用途
用于把数据分析或科学计算请求转化为一张带类型的、可执行的工作流图，并借助科学工具库完成计算与交付。
主要能力
- 声明任务：调用 scienceclaw_canvas(operation=open, task={...})，其中包含 objective（必须计算和交付的内容）、inputs（每项为 {name, path, format?, description?}，各自成为一个只读的 load_<name> 工具，路径必须位于配置的输入根目录之下）、required_output（交付物的 {type, shape?, unit?}）以及 constraints（硬性、可检查的条件）。
- 约束检查：每个约束为 {check, value?}，check 可为 finite、shape、type、range、nonempty、len_eq_input 或 metric。metric 形式为 {target, column?, metric, direction, value}，是针对一个工作流从不加载的留出文件的质量门槛，仅由评估器使用，metric 可为 mae|mse|rmse|smape|r2|accuracy|f1_macro|auc。只声明用户真正需要的约束，它们就是验收测试。
- 读取上下文：返回的上下文列出协议、动作、任务工具、检索到的技能（路由配方）以及当前程序中的带类型算子。当检索到的技能适用时遵循它，它是证据而非规则。
- 查找工具：scienceclaw_tools(operation=search, query=...) 对科学工具库（经典工具包与预训练模型封装）进行排序；operation=show 打印文档以及该模块能否在当前主机上运行；不要围绕报告为不可用的工具做规划。
- 逐步编辑：scienceclaw_canvas(operation=act, sessionId, action={...}) 应用单个原子编辑（添加/修改/删除节点或边）。在下一次编辑前读取执行反馈；修复失败的节点，而不是重写整张图。
- 验证：当 submit 节点接好后，调用 operation=replay。工作流会从重置状态重新执行，必须复现其输出并满足每一条约束。随后 operation=finish 返回经过验证的交付物与工作流。
- 报告：交付物需连同工作流做了什么、使用了哪些工具以及任何未通过的约束一并报告。绝不把未验证的结果当作最终结果。
使用方式
- 调用 scienceclaw_canvas(operation=open, task={...}) 声明任务。
- 读取返回的上下文，了解协议、动作、任务工具、检索到的技能与算子。
- 用 scienceclaw_tools(operation=search, query=...) 查找工具，用 operation=show 查看文档与可用性。
- 用 scienceclaw_canvas(operation=act, sessionId, action={...}) 一次做一个原子编辑，并读取执行反馈。
- 接好 submit 节点后调用 operation=replay 验证，再调用 operation=finish 获取交付物。
- 用 scienceclaw_program 查看哪些 Skills 和 Operators 处于活动状态。
适用场景
适用于需要把数据分析或科学计算请求组织为可验证工作流的场景，尤其是需要类型化数据流、约束验收、可复现执行以及使用科学工具库（含预训练模型封装）的任务。
限制
- 输入只能通过 load_<name> 读取；绝不读取输入根目录之外的文件，也不得编造任务中不存在的数据。
- 优先使用库工具或带类型算子，而不是重新实现方法；预训练封装需要分阶段权重（scienceclaw_tools(operation=weights)）。
- 绝不索取、打印或存储凭据。引擎进程不会接收网关或提供方密钥。
- 当一次已验证会话包含真实修复（一次失败的 replay 被某次编辑修好）时，可用 scienceclaw_evolve 提议从中学习；其门槛与回滚见 scienceclaw-evolution。
- 不要围绕报告为不可用的工具做规划。
- 未验证的结果不得作为最终结果呈现。