AIPOCH Open-Science 是一款面向科研人员的 AI 研究工作台，开源、本地优先、模型无关。它把整条科研流程收进同一个工作区：用自然语言描述研究目标，智能体便会读取文件、检索文献、运行 Python / R 代码、查询科学数据源，并产出带可追溯来源的报告、表格与图表。从文献综述、假设构建到代码执行、数据分析、仿真与可视化都能覆盖，适合机器学习、统计学、生命科学、化学、材料科学、物理学与环境科学等数据密集型研究。
本次 v0.31.1 更新内容（一次「扩展触达 + 提升可靠性」的更新）：
- 新增 ENA 测序数据工具：把公开的 ENA / INSDC 研究号、实验号、样本号或运行号解析成对应的测序运行，一并返回研究、样本、实验、物种、平台与文库元数据，以及归档生成的 FASTQ 文件，方便直接进入下游分析。
- 基因集富集能力：Genes 连接器新增基于 g:Profiler 的 GO 与通路富集，支持差异基因或标记基因集，可按物种限定、选择证据来源，并显式指定统计背景。
- 独立的 NCBI 工具：支持物种名解析（含歧义提示）、查看带版本的基因组组装、查询序列别名；历史版本的组装号保持可查，不会被最新版本覆盖掉。
- 可选的专用分类模型：设置里可接入一个专门用于「能力选择」的模型服务，让技能与连接器的挑选不再占用对话模型；该功能默认关闭，且保存的凭据会先校验通过才生效。
- 远程访问配对更安全：配对请求会排到受信浏览器列表之前，并带有倒计时与紧急标记；当前浏览器撤销自己也不会出问题。
- 一大串长尾修复：R 运行被 Notebook 网络保护拦截时会给出内联提示卡并直达对应设置；Windows 常驻内核纳入监管，运行可干净结束；失效的包清单会自动重试；丢失的 OpenCode 会话可恢复。
