24分钟，1470条员工数据，36个产出文件。 我设计好研究方案，上传数据，剩下的交给AI执行。
复现的是今年发在Scientific Reports上的一篇员工离职预测研究。我上传了IBM HR公开数据集，输入研究指令："训练5种分类模型预测员工离职，用SHAP做可解释性分析"。剩下的全是AI自己跑的——数据清洗、SMOTE过采样、5种模型训练调参、ROC曲线和混淆矩阵、SHAP特征分析、论文初稿。
最震撼的发现：SHAP分析显示"加班"是头号离职因子，比收入、满意度的影响还大。加班的员工离职概率平均高出24个百分点。这和原论文的结论完全一致——两个独立分析交叉验证了同一个结论。这不是AI编的——分析代码和统计检验结果都能下载验证。
和ChatGPT完全不同的三点：
- 过程透明：每一步推理都能看到，不是黑盒丢结果——你能回看AI为什么选这个模型、为什么用SMOTE处理不平衡
- 全部可下载：Python代码+数据+5张图表+论文初稿——不是截图，是能直接跑、直接改的真实文件
- 自动审计：89个统计数字逐条核查是否与代码输出一致——你拿到的不是"AI说的数"，是"代码算的数"
这次分析消耗了532.71积分，折合5.33元，不到一杯奶茶钱。同样的数据分析工作量（清洗+5种模型+SHAP+画图），手动做要好几天。这里24分钟，5.33元。完整分析过程可以在线查看。 工具名字和网址见评论区。