ResearchEngine：让经管实证少踩坑、按步骤跑起来。
面向经管类论文用户和 Stata 实证研究者，把数据整理、Stata 回归、结果表导出和过程检查放进一套固定步骤里，减少漏项和反复返工。
手动跑实证，最耗时间的是反复操作
建目录、改路径、跑命令、找结果、查缺漏，每一步都容易断。
ResearchEngine 把实证流程自动串起来
从准备资料，
到结果检查，按步骤自动推进。
能自动做的步骤自动推进，缺数据、缺变量、缺确认时先停下提醒。
自动建项目结构
目录先归位
自动整理命令文件
按步骤生成
自动检查结果记录
缺项会提醒
不是不会写代码，
是临近交稿才发现结果链断了
变量从哪来、样本怎么清、Stata 哪次跑通、表格对应哪份数据，都说不清。导师一追问，就只能回去重跑。导师追问的那五分钟，是所有返工的起点。
交稿前现场
一个实证项目最容易崩掉的位置
变量对不上
论文写的是 roa，数据库存的是 return_on_asset，师兄给的脚本又叫 ROA_lag1。三个文件，三个名字，哪个是对的，你自己也不确定
结果重跑变了
答辩前一晚重跑，系数方向反了。不知道是样本问题、控制变量问题，还是哪次修改埋的雷
表格说不清
导师问 Table 4 的样本是哪年到哪年，你打开 do 文件，发现自己也不确定跑的是哪个版本
AI 写完你不敢认
AI 三分钟写完回归，你改了七个版本。最后交上去的是哪一版、用的是哪份数据，你说不清楚，导师也看出来了
ResearchEngine 是什么
一套帮你管住 AI、运行 Stata、检查结果文件的实证流程包
它不是论文代写，也不是只给几句提示词，而是把经管实证拆成固定步骤，让每一步都有资料、记录和检查依据。
先给 AI 定规则
提前写清楚哪些能做、哪些要暂停确认、结果要怎么检查，减少 AI 自己发挥。
按数据类型走不同路径
面板数据、DID、截面数据、时间序列分别有对应说明，避免把一种做法套到所有题目。
先填清楚你的研究信息
把题目、变量、样本期、数据来源先填进模板，后面跑流程时不用反复解释。
检查结果文件是否齐全
检查命令文件、运行记录、结果表和时间记录，帮助确认不是只看起来跑过。
为什么不直接问 AI
和大模型直接对话的区别
AI 能给建议，但不一定真的跑过；ResearchEngine 的重点是把建议、数据、运行记录和结果表对上。
适用人群
适合正在做经管实证、想把流程理顺的人
只要你有题目、数据或明确的数据来源，就可以按说明一步步整理资料、运行 Stata、检查结果文件。
经管类本科 / 硕士论文用户
正在做经管类实证论文，需要把数据、回归和结果表整理成清楚流程。
不太熟 Stata，但愿意按步骤操作的人
会基础操作，但担心路径、变量、命令和结果文件反复出错。
有数据或明确数据来源，想减少流程混乱的人
已经有数据或明确数据来源，希望少走弯路、少返工。
想用 AI 辅助整理实证流程的人
想让 AI 辅助整理流程，但仍希望每一步都有记录和检查依据。
ResearchEngine 用来辅助整理流程和检查记录，不替代你的研究判断、数据责任和学校规范。