Was macht autoresearchclaw-autonome Forschung?
Vollautonome Forschungspipeline, die eine Themenidee in eine vollständige wissenschaftliche Arbeit mit echten Zitaten, Experimenten und konferenzreifem LaTeX verwandelt.
Funktionsweise
- Themeneingabe: Der Benutzer gibt eine Idee oder ein Thema ein (z. B. "Auswirkungen von GANs auf medizinische Bildgebung").
- Literaturrecherche: Der Agent durchsucht ArXiv und andere Quellen nach relevanten Papieren.
- Experimentplanung: Der Agent entwirft ein Experiment (z. B. Simulation oder Datenanalyse) basierend auf dem Thema und verfügbaren Ressourcen.
- Experimentdurchführung: Python-Skripte werden geschrieben und ausgeführt, um Ergebnisse zu generieren.
- Schreiben: Der Agent verfasst die Arbeit mit Abschnitten wie Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion und Literaturverzeichnis.
- LaTeX-Kompilierung: Die Arbeit wird in LaTeX konvertiert, wobei Zitate mit BibTeX formatiert werden, und als PDF ausgegeben.
Unterstützte Plattformen
- Claude Code (Anthropic)
- Cursor (KI-gestützter Code-Editor)
- Codex CLI (OpenAI)
Umgebungsvariablen
ARXIV_API_KEY– API-Schlüssel für ArXiv-Zugriff (optional)LATEX_COMPILER– Pfad zum LaTeX-Compiler (Standard:pdflatex)OUTPUT_DIR– Verzeichnis für die Ausgabe (Standard:./output)
Beispielnutzung
# Installieren der Abhängigkeiten
pip install -r requirements.txt
# Ausführen der Forschungspipeline
python run_pipeline.py --topic "Quantenmaschinelles Lernen"
Abhängigkeiten
- Python 3.10+
- LaTeX-Installation (z. B. TeX Live)
- ArXiv-API (optional)
Lizenz
MIT