科研里有些难题并非没有答案，只是答案躺在另一个学科的工具箱里，双方又用了不同术语。Science 的 Celina Zhao 介绍了软件 BootLoops：摘要称，它能帮助研究者快速寻找并处理横跨 22 个学科的问题。它的价值不只在让 AI 生成新解法，更在于把“眼前却没被看见”的旧答案重新配对。
据 BootLoops 官方文档，它是一套供大语言模型使用的开放式定量科研工具箱，可由 Claude、Gemini 或 ChatGPT 驱动。这里的“工具箱”不只是聊天界面：模型能调用粒子物理、计算机代数和精确统计中的程序，按验证规程检查结果，并留下可复核步骤。比如，原本依赖 Monte Carlo 抽样——也就是反复随机试验来估算答案——的问题，若能匹配到已有的精确计算工具，就可能避开统计噪声。
官方列出的应用横跨生态学、单细胞生物学、群体遗传学和语言学。项目代码已在 GitHub 公开；README 称代码由 Claude 在研究者指导下编写，各工具配有测试与验收程序，同时明确提醒使用者独立验证输出。