Dr. Claw：您的AI研究助手

全栈式研究工作空间。

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目录

• 概述
• 亮点
• 快速入门
• 配置
• OpenRouter
• OpenClaw集成
• 研究实验室——快速示例
• 使用指南
• 更多细节
• 贡献
• 常见问题
• 许可证
• 引用
• 致谢
• 支持与社区

概述

Dr. Claw是一款通用型AI研究助手，旨在帮助研究人员和开发者在不同领域开展端到端项目。从构思初始想法到执行实验并准备可发表的成果，Dr. Claw将整个工作流程整合在一个平台上，让团队能够专注于研究质量和迭代速度。

产品截图

亮点

• 🔬 研究实验室 — 结构化的仪表盘，支持端到端研究：定义研究简报、生成任务流水线、跟踪从调研→构思→实验→发表→推广的全流程进度，并可一键查看源论文、以LaTeX数学格式呈现的研究思路以及缓存产物——所有信息一目了然
• ⚡ 自动研究 — 可直接从项目仪表盘一键启动连续任务执行，实时打开生成的会话，并在运行结束后收到邮件通知
• 📚 100+项研究技能 — 精选的技能库涵盖创意生成、代码调研、实验开发与分析、论文撰写、审稿回复及成果交付——由智能代理自动发现并作为任务级辅助应用
• 🗂️ 聊天驱动的流水线 — 在聊天中描述您的研究想法；代理会利用“inno-pipeline-planner”技能交互式生成结构化的研究简报和任务清单——无需手动模板
• 🤖 多代理后端 — 可无缝切换Claude Code、Gemini CLI、Codex和OpenRouter作为执行引擎

流水线产出

请参阅docs/pipeline-outputs.md了解完整的成果列表及项目目录结构。

功能图集

快速入门

先决条件

• Node.js v20及以上版本（推荐使用v22 LTS，详见.nvmrc）
• 至少安装并配置以下CLI工具之一：
  • Claude Code CLI
  • Gemini CLI
  • Codex CLI
• 部分系统需要原生构建工具来处理node-pty和better-sqlite3等依赖。如果npm install失败，请参阅常见问题。

Cursor代理支持正在开发中，即将上线。

安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/OpenLAIR/dr-claw.git
cd dr-claw

2. 安装依赖：

npm install

3. 配置环境：

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，根据需要设置端口等参数

如果需要自定义端口、认证或工作空间设置，请参阅 docs/configuration.md。

4. 启动应用：

# 开发模式（带热重载）
npm run dev

然后通过浏览器访问 http://localhost:5173 创建您的账户。

5. 使用应用

与 Dr. Claw 的交互方式有两种：前端 UI 流程和纯终端模式。UI 提供更丰富的可视化体验，但可能会偶尔出现 bug；而终端模式则更加稳定、轻量。

方案 A：前端 UI

在浏览器中打开 http://localhost:5173（或您在 .env 中配置的端口）。

方案 B：纯终端模式

打开一个第二个终端（第一个终端保持运行 npm run dev），并安装 drclaw CLI 工具包：

pip install -e ./agent-harness

然后使用您在设置过程中创建的凭据登录：

drclaw auth login --username YOUR_USERNAME --password YOUR_PASSWORD

至少安装一个代理 CLI（如果您尚未安装）：

OpenRouter 允许您通过一个 API 密钥使用任何模型（GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Mistral、Qwen 等）。您可以在 UI 中选择模型，或在 .env 中设置 OPENROUTER_MODEL。

进入您想要工作的项目目录，并启动任意一个代理：

cd /path/to/your/project
claude    # 或：gemini | codex

dr-claw/skills/ 中的技能会在项目创建时自动符号链接到每个项目的 .claude/skills/ 目录，因此代理无需额外配置即可发现这些技能。您也可以在会话中手动引用任意技能：

> 阅读 .claude/skills/inno-experiment-analysis/SKILL.md 并按照其指示分析我的结果。

方案 C：OpenRouter 终端聊天

若希望以轻量级的纯终端模式使用任意 OpenRouter 模型，可使用内置的 dr-claw chat 命令。无需浏览器或 UI——只需进行一次具备完整工具调用能力的交互式代理会话（文件 I/O、Shell、grep、glob、网络搜索/获取）。

# 确保已设置 OPENROUTER_API_KEY（或直接传入 --key 参数）
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

# 启动与任意模型的聊天会话
node server/cli.js chat --model moonshotai/kimi-k2.5

您也可以直接在命令行中传入 API 密钥：

node server/cli.js chat --model anthropic/claude-sonnet-4 --key sk-or-your-key

您可以在 openrouter.ai/models 查看所有可用模型。

如果后续代理的网络搜索无法正常工作，请参阅下方的【网络搜索故障排除】。

OpenClaw 集成

本节专为首次将 OpenClaw 与 Dr. Claw 集成的新用户编写。我们的目标并非面面俱到，而是帮助您快速完成一次可靠的首次集成：

• OpenClaw 能够查看现有的 Dr. Claw 项目；
• OpenClaw 能够找到等待用户输入的会话；
• OpenClaw 能够回复到选定的会话，使 Dr. Claw 继续运行；
• OpenClaw 能够总结项目/组合进展，并推荐下一步的重点方向。

清晰的思维模型是：

• Dr. Claw：拥有真实的项目、会话、流水线、产出物以及执行过程；
• drclaw CLI：通过稳定的本地控制界面暴露这些状态，主要以 drclaw 命令呈现；
• OpenClaw：作为面向用户的秘书，可通过移动端、聊天或语音提供服务。

新用户的最快路径

如果您只想走最短的成功路径，只需完成以下五步：

1. 启动 Dr. Claw；
2. 安装 drclaw CLI；
3. 授予 OpenClaw 本地 Shell / exec 访问权限；
4. 安装提供的 OpenClaw 技能；
5. 确保 chat waiting 和 digest portfolio 能够端到端正常运行。

一旦这两条命令能够正常工作，OpenClaw 就已经可以像一个可用的研究秘书一样发挥作用。

步骤 0：确认先决条件

在集成之前，请确保：

• 您已经能够在本地运行 Dr. Claw；
• 您已经拥有至少一个项目，或者可以在 ~/vibelab/... 下创建一个；
• 您已经配置了至少一个执行后端，如 Claude Code、Gemini CLI 或 Codex；
• 您的 OpenClaw 实例被允许运行本地工具。

如果以上条件尚未满足，请先让 Dr. Claw 本身正常运行。

步骤 1：启动并验证 Dr. Claw 服务器

从仓库根目录开始：

npm install
npm run dev

在另一个终端中：

drclaw --json auth status
drclaw server status

优先使用 auth status 作为可达性检查。如果返回 JSON，则说明服务器已可访问。

drclaw server status 只会报告由 drclaw server on 启动的守护进程。如果您是手动通过 npm run dev 启动的应用程序，即使 http://localhost:3001 正常运行，它也可能显示 STOPPED。

如果您希望 Dr. Claw 自动管理后台进程：

drclaw server on

步骤 2：安装并验证 drclaw CLI

从仓库根目录开始：

pip install -e ./agent-harness

然后进行验证：

drclaw --help
drclaw --json auth status
drclaw --json projects list

理想的顺序是：

• drclaw --json auth status 应返回 JSON，表明服务器已可访问；
• drclaw --json projects list 只有在登录后或已有保存的令牌时才会生效。

如果 projects list 返回 Not logged in，请先进行认证：

drclaw auth login --username <username> --password <password>

第3步：赋予OpenClaw本地CLI执行能力

关键的集成并不在于构建一个深度的API桥接。关键在于OpenClaw能够直接在本地执行drclaw ...命令。

至少，OpenClaw应当能够运行如下命令：

drclaw --json chat waiting
drclaw --json digest portfolio
drclaw --json chat reply --project <project> --session <session-id> -m "<message>"
drclaw --json workflow continue --project <project> --session <session-id> -m "<instruction>"

推荐的做法：

• 为OpenClaw启用本地exec/shell功能
• 尽量采用直接的本地CLI调用
• 避免一开始就搭建额外的代理层

这一层越薄，调试就越容易，可靠性也越高。

第4步：通过一条命令完成OpenClaw的链接

运行：

drclaw install --server-url http://localhost:3001

这将自动完成以下操作：

• 将Dr. Claw技能复制到~/.openclaw/workspace/skills/drclaw
• 安装OpenClaw用于序列化本地轮次交互的辅助脚本
• 保存Dr. Claw服务器URL，以便后续CLI或OpenClaw使用
• 记住本地drclaw可执行文件的路径

如果在设置过程中还想保存默认的推送通道：

drclaw install --server-url http://localhost:3001 --push-channel feishu:<chat_id>

兼容性形式仍然可用：

drclaw openclaw install --server-url http://localhost:3001

第5步：先让两个核心命令正常工作

对于新用户，不要一开始就尝试所有功能。先从这两个命令入手：

1. 查找哪些会话正在等待用户输入

drclaw --json chat waiting

2. 获取投资组合层面的进展与建议

drclaw --json digest portfolio

如果OpenClaw能够调用这两个命令，并将结果汇总后反馈给用户，那么你的最小可行集成就已经成功了。

第6步：添加回复循环

接下来常见的用户操作是：查看有等待的会话，然后让OpenClaw为其作答。

固定的流程是：

1. 查找等待中的会话：

drclaw --json chat waiting

2. 让用户选择项目和会话

3. 发送回复：

drclaw --json chat reply --project <project> --session <session-id> -m "<message>"

4. 立即再次检查是否仍处于等待状态：

drclaw --json chat waiting --project <project>

如果用户希望继续讨论同一个项目/会话，则切换为：

drclaw --json chat project --project <project> --session <session-id> -m "<instruction>"

这是进行多轮、基于项目的讨论时更优的模式。

第7步：推荐的固定操作模式

推荐的OpenClaw使用流程：

1. 用户提问：目前有哪些事项需要我关注？

drclaw --json digest portfolio

2. 用户提问：哪些会话正在等我？

drclaw --json chat waiting

3. 用户提问：这个项目的最新状态如何？

drclaw --json projects latest <project>
drclaw --json projects progress <project>

4. 用户说：回复这个会话并推动其继续进展

drclaw --json chat reply --project <project> --session <session-id> -m "<message>"

5. 用户说：我刚有个新想法，创建一个项目并帮我把它落地

drclaw --json projects idea /absolute/path/to/project --name "<display-name>" --idea "<idea text>"

第8步：优先采用序列化的本地轮次

当OpenClaw反复运行openclaw agent --local时，应使用序列化封装器来避免会话锁定冲突：

agent-harness/skills/dr-claw/scripts/openclaw_drclaw_turn.sh

示例：

openclaw_drclaw_turn.sh --json -m "使用你的exec工具运行`drclaw --json digest portfolio`。仅返回原始stdout。"

实际上：当OpenClaw在本地调用Dr. Claw时，稳定的串行轮次比冒险的并行轮次更可靠。

第9步：如何判断集成是否成功

新用户可以认为集成已完成，只要满足以下四个条件：

• OpenClaw能够列出Dr. Claw的项目
• OpenClaw能够识别出等待中的会话
• OpenClaw能够成功向选定的会话发送一条回复
• OpenClaw能够生成一份包含建议的“digest portfolio”式总结

到那时，OpenClaw就不再只是一个聊天界面，而真正成为了Dr. Claw的移动秘书。

第10步：最终用户可以怎么说

设置完成后，用户应该能够自然地与OpenClaw对话：

• “帮我看看有哪些Dr. Claw项目正在等我回复。”
• “把这个项目的最新消息和当前进展给我总结一下。”
• “回复这个会话：继续选项B，完成后告诉我结果。”
• “总结一下最近各项目的实验进展，并推荐我今天该重点关注什么。”
• “我刚有个新想法，帮我创建一个Dr. Claw项目，和我一起讨论、打磨，然后开始制定执行计划。”

我们的目标不是取代Dr. Claw，而是让Dr. Claw通过OpenClaw变得可调用、可汇报、可引导、可远程管理。

配置

Dr. Claw从.env文件中读取本地配置。对大多数用户来说，唯一需要做的就是将.env.example复制到.env，但以下这些配置是你最早可能需要调整的：

• PORT：后端服务器端口
• VITE_PORT：前端开发服务器端口
• HOST：前端和后端的绑定地址
• JWT_SECRET：在将Dr. Claw暴露到本地以外之前必需
• WORKSPACES_ROOT：新建项目工作空间的默认根目录

完整的环境参考及部署说明，请参阅docs/configuration.md。

自动研究的邮件通知在应用内通过设置→邮件进行配置。v1版本支持Claude Code、Codex、Gemini和OpenRouter引擎进行无人值守的任务执行，且中断的运行会自动恢复，不会一直卡在“运行中”状态。

OpenRouter

OpenRouter被集成为一级提供商，让你只需一个API密钥就能访问数百种模型（GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Mistral、Qwen、Kimi等）。

设置

1. 在openrouter.ai/keys获取一个API密钥。
2. 通过三种方式之一设置密钥：
   • 环境变量：export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
   • .env文件：在项目.env中添加OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
   • UI：进入设置→OpenRouter，粘贴你的密钥

在UI中使用OpenRouter

1. 打开一个项目，进入聊天。
2. 在选择你的AI助手下，点击OpenRouter。
3. 在下拉菜单中搜索模型（会从OpenRouter获取完整列表），或输入自定义模型的slug。
4. 开始聊天——该代理具备与Claude、Gemini和Codex相同的工具调用能力（文件读写、shell、grep、glob、网络搜索/抓取、待办事项）。

OpenRouter也在项目仪表板的自动研究中可用——选择它作为提供商，并挑选任意模型。

在终端中使用 OpenRouter

无需浏览器。dr-claw chat CLI 为您提供一个完全自主的终端会话：

# 基本用法
node server/cli.js chat --model moonshotai/kimi-k2.5

# 使用显式 API 密钥
node server/cli.js chat --model deepseek/deepseek-r1 --key sk-or-your-key

该 CLI 支持与 UI 相同的工具（文件 I/O、Shell、grep、glob、网页搜索、网页抓取、待办事项）。输入您的消息，代理将自动执行多步骤的研究任务。

默认模型

在 .env 文件中设置 OPENROUTER_MODEL，以更改未指定模型时使用的默认模型：

OPENROUTER_MODEL=moonshotai/kimi-k2.5

如果未设置，则默认为 anthropic/claude-sonnet-4。

研究实验室 — 快速示例

Dr. Claw 的核心功能是 研究实验室。

典型流程如下：

1. 在 设置 中配置一个支持的代理。
2. 如果需要完成邮件通知，可在 设置 → 邮件 中配置通知设置。
3. 在 聊天 中描述您的研究想法。
4. 让代理生成 .pipeline/docs/research_brief.json 和 .pipeline/tasks/tasks.json。
5. 在 研究实验室 中查看流水线，并手动将任务发回 聊天，或在项目仪表板上点击 自动研究 以按顺序运行这些任务。

有关完整的分步操作，请参阅下方的 使用指南。

使用指南

启动 Dr. Claw 后，打开浏览器并按照以下步骤操作。

echo "${CODEX_SANDBOX_NETWORK_DISABLED:-0}"

其他详细信息

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   前端      │    │   后端       │    │  代理          │
│   (React/Vite)  │◄──►│ (Express/WS)    │◄──►│  集成    │
│                 │    │                 │    │                │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

贡献

如需设置帮助与故障排除，请参阅 FAQ。

兼容性与弃用

Dr. Claw 曾名为 VibeLab。对于从 VibeLab 迁移的用户，我们在过渡阶段提供兼容层：

• CLI 别名：vibelab 命令仍作为 drclaw 的别名被支持，但会发出弃用警告。
• Python 包：agent-harness 中的 VibeLab 类已被弃用，请改用 DrClaw 类。
• 会话文件：CLI 现已默认使用 ~/.drclaw_session.json，但如果检测到 ~/.vibelab_session.json，则会自动检查并迁移。
• 环境变量：优先使用 DRCLAW_URL 和 DRCLAW_TOKEN，但 VIBELAB_URL 和 VIBELAB_TOKEN 仍作为备用方案被支持。

时间表：我们计划在 Version 2.0（预计 2026 年第三季度）中移除对旧版 vibelab 的支持。请尽快更新您的脚本和集成。

许可证

本仓库包含合并作品。

源自 Claude Code UI 的上游部分仍受 GNU 通用公共许可证 v3.0（GPL-3.0）约束，而 Dr. Claw 贡献者所做的原始修改与新增内容则依据 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0（AGPL-3.0）授权。

完整许可文本及适用范围详情，请参阅 LICENSE 和 NOTICE。

引用

如果您在研究中发现 Dr. Claw 有用，请引用：

@misc{song2026drclaw,
  author       = {Dingjie Song and Hanrong Zhang and Dawei Liu and Yixin Liu and Zongxia Li and Zhengqing Yuan and Siqi Zhang and Lichao Sun},
  title        = {Dr. Claw：从创意到论文的人工智能研究工作空间},
  year         = {2026},
  organization = {GitHub},
  url          = {https://github.com/OpenLAIR/dr-claw},
  homepage     = {https://openlair.github.io/dr-claw},
}

致谢

感谢构建

• Claude Code — Anthropic 官方 CLI
• Gemini CLI — Google 的 Gemini 命令行代理
• Codex — OpenAI Codex
• React — 用户界面库
• Vite — 高速构建工具与开发服务器
• Tailwind CSS — 以实用优先的 CSS 框架
• CodeMirror — 高级代码编辑器

同时感谢

• Claude Code UI — Dr. Claw 以此为基础。详情请参阅 NOTICE。
• AI Researcher (HKUDS) — 研究工作流与代理式研究的灵感来源。
• Vibe-Scholar — AI 原生研究工作空间方向的灵感来源。
• autoresearch — 自主研究编排与端到端执行的灵感来源。

支持与社区

关注最新动态

• 为本仓库加星标以示支持
• 关注更新与新版本发布
• 关注项目公告以获取最新消息

Dr. Claw 快速上手指南

环境准备

系统要求

• 操作系统：支持 Linux、macOS 或 Windows（推荐使用 Linux/macOS）
• Node.js v20 或更高版本（推荐使用 v22 LTS）

前置依赖

• 安装并配置以下至少一个 CLI 工具：
  • Claude Code CLI
  • Gemini CLI
  • Codex CLI
• 部分系统需要安装本地构建工具，如 node-pty 和 better-sqlite3。如果 npm install 失败，请参考 FAQ。

国内用户可考虑使用 nvm 管理 Node.js 版本，并通过国内镜像源加速安装过程。

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/OpenLAIR/dr-claw.git
cd dr-claw

2. 安装依赖

npm install

3. 配置环境

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置端口等参数

4. 启动应用

# 开发模式（支持热重载）
npm run dev

然后通过浏览器访问 http://localhost:5173 创建账户。

基本使用

方式 A：前端 UI

打开浏览器访问 http://localhost:5173（或根据 .env 中配置的端口）即可开始使用。

方式 B：终端操作

1. 打开一个新的终端窗口（保持 npm run dev 在第一个终端中运行），并安装 drclaw CLI 工具：

pip install -e ./agent-harness

2. 使用创建账户时的用户名和密码登录：

drclaw auth login --username YOUR_USERNAME --password YOUR_PASSWORD

3. 安装至少一个代理 CLI（如尚未安装）：

4. 进入项目目录并启动代理：

cd /path/to/your/project
claude    # 或 gemini | codex

技能文件会自动链接到每个项目的 .claude/skills/ 目录，无需额外配置。

方式 C：OpenRouter 终端聊天（轻量级）

使用 OpenRouter API 密钥进行终端交互，无需浏览器或 UI：

# 设置 OpenRouter API 密钥（或在命令中直接传入）
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

# 启动聊天会话
node server/cli.js chat --model moonshotai/kimi-k2.5

你也可以直接传递密钥：

node server/cli.js chat --model anthropic/claude-sonnet-4 --key sk-or-your-key

可用模型列表请查看 openrouter.ai/models。