Was macht ai-scientist-skills?
KI-Wissenschaftler-Fähigkeiten — Die komplette AI-Scientist-v2-Forschungspipeline als Claude Code-Skills-Paket neu implementiert, ein Agent erledigt alles von der Idee bis zur Publikation.
Übersicht
Dieses Repository enthält eine Sammlung von Claude Code Skills, die den gesamten wissenschaftlichen Forschungsprozess automatisieren. Es basiert auf dem AI-Scientist-v2-Ansatz und überträgt dessen Methodik in die modulare Skill-Architektur von Claude Code.
Hauptfunktionen
- Ideengenerierung: Automatische Vorschläge für Forschungsideen basierend auf Literaturanalyse
- Literatursuche: Durchsuchen von arXiv und anderen Quellen nach relevanter Literatur
- Experimentplanung: Entwurf von Experimenten und Hypothesen
- Durchführung: Ausführung von Code und Simulationen in einer isolierten Umgebung
- Analyse: Ergebnisse visualisieren und statistisch auswerten
- Manuskripterstellung: Generierung von LaTeX- oder Markdown-basierten Papern
- Reproduzierbarkeit: Alle Schritte werden dokumentiert und können wiederholt werden
Voraussetzungen
- Claude Code mit aktivierter Skill-Funktion
- Python 3.9+
- Übliche ML-Bibliotheken (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, etc.)
- Ein API-Schlüssel für arxiv (optional für Literatursuche)
Installation
- Klonen Sie das Repository in Ihr Claude Code Skills-Verzeichnis
- Aktivieren Sie die Skills in Ihrer
.claude-skills-Konfiguration - Führen Sie
pip install -r requirements.txtaus
Verwendung
Sobald die Skills installiert sind, können Sie mit Claude Code interagieren:
> Führen Sie eine vollständige Forschungspipeline zum Thema "Attention Mechanisms in Transformers" durch.
Oder einzelne Schritte:
> Generieren Sie Ideen für eine Studie zu effizienten Large Language Models.
> Planen Sie ein Experiment zur Hyperparameter-Optimierung.
> Erstellen Sie ein Manuskript basierend auf den Ergebnissen.
Kompatibilität
- Claude Code: Vollständig unterstützt
- Cursor: Nicht getestet, aber grundlegende CLI-Interaktionen sollten funktionieren
- Codex CLI: Nicht getestet
Lizenz
MIT