¿Qué hace research-project-scoper?
Habilidad de Codex para delimitar proyectos de investigación computacional a partir de PDFs proporcionados por investigadores.
Resumen
Esta habilidad permite a Codex analizar documentos PDF que contienen propuestas de investigación o descripciones de proyectos. Luego genera un alcance estructurado que incluye:
- Preguntas de investigación: Las preguntas centrales que aborda el proyecto.
- Metodología: Métodos computacionales y de análisis de datos propuestos.
- Requisitos de datos: Especificaciones para la recolección, almacenamiento y preprocesamiento de datos.
- Enfoque de implementación: Pilas tecnológicas, bibliotecas y herramientas sugeridas.
- Hitos del proyecto: Cronograma y fases de desarrollo esperados.
Requisitos previos
- Un documento PDF que contenga la descripción del proyecto de investigación.
- Acceso a Codex a través de la API de OpenAI o una interfaz compatible.
Uso
- Proporcione la ruta al archivo PDF o el contenido del PDF a Codex.
- La habilidad procesará el PDF y extraerá información clave.
- Codex generará un alcance del proyecto en un formato estructurado (por ejemplo, JSON o Markdown).
Ejemplo
Entrada: scope_research_project("ruta/al/paper.pdf")
Salida:
# Alcance del proyecto
## Pregunta de investigación
¿Cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para predecir los resultados de los pacientes basándose en datos de imágenes médicas?
## Metodología
Aprendizaje supervisado con redes neuronales convolucionales (CNN).
## Requisitos de datos
- Imágenes médicas anonimizadas en formato DICOM.
- Etiquetas de resultados de pacientes.
## Enfoque de implementación
- Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, Pandas.
## Hitos del proyecto
1. Recopilación y preprocesamiento de datos (semanas 1-4).
2. Desarrollo y entrenamiento del modelo (semanas 5-8).
3. Evaluación y despliegue (semanas 9-12).
Detalles técnicos
- Plataforma: OpenAI Codex
- Formato de entrada: PDF (texto extraído mediante OCR si es necesario)
- Formato de salida: Markdown estructurado o JSON
- Dependencias: Biblioteca de extracción de PDF (por ejemplo, PyMuPDF, pdfplumber)
Limitaciones
- Requiere que el PDF tenga texto seleccionable o imágenes de calidad suficiente para OCR.
- El alcance generado es una guía; la experiencia humana sigue siendo necesaria para la validación final.
Licencia
MIT