[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Technion-Kishony-lab--data-to-paper":3,"tool-Technion-Kishony-lab--data-to-paper":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",158594,2,"2026-04-16T23:34:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":75,"owner_url":76,"languages":77,"stars":94,"forks":95,"last_commit_at":96,"license":97,"difficulty_score":32,"env_os":98,"env_gpu":98,"env_ram":98,"env_deps":99,"category_tags":102,"github_topics":104,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":143},8270,"Technion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper","data-to-paper","data-to-paper: Backward-traceable AI-driven scientific research","data-to-paper 是一个专为科学研究设计的自动化框架，旨在利用人工智能代理，仅从原始数据出发，独立完成从探索分析到撰写完整学术论文的全过程。它核心解决了当前 AI 科研中常见的“黑箱”难题，通过独特的“数据链”技术，确保论文中的每一个数值都能向后追溯至具体的代码行，实现了研究过程的高度透明、可验证且人类可读。\n\n该工具特别适合科研人员、数据科学家以及希望探索自动化科研范式的开发者使用。用户既可以选择让系统全自动运行，快速生成假设并验证；也可以通过配套的\"Copilot\"应用进行人机协作，随时介入指导研究方向、审查结果或回溯步骤。其技术亮点在于构建了一套包含多重防护机制的编码环境，有效减少了大模型在统计编程中的常见错误，同时支持领域无关的端到端研究流程。data-to-paper 不仅提升了科研效率，更致力于在加速科学发现的同时，坚守透明度与可复现性这一科学基石，为可信的 AI 驱动研究树立了新标准。","## Backward-traceable AI-driven Research\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_8e8f94f29216.gif\" width=\"350\" \nalign=\"right\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n[![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-brightgreen.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n\n**data-to-paper** is an automation framework that systematically navigates interacting AI agents through a **complete end-to-end scientific research**, \nstarting from *raw data* alone and concluding with *transparent, backward-traceable, \nhuman-verifiable scientific papers* \n(\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fblob\u002Fmain\u002Fassets\u002FExampleManuscriptFigures.pdf\" target=\"_blank\">Example AI-created paper\u003C\u002Fa>, \n[Copilot App DEMO](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FvrsxgX67n6I)).\nThis repository is the code implementation for the paper [\"Autonomous LLM-Driven Research — from Data to Human-Verifiable Research Papers\"](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1056\u002FAIoa2400555).\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_c4dd3b7bf56f.png\" width=\"300\" \nalign=\"left\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n### Try it out\n\n```commandline\npip install data-to-paper\n```\nthen run: `data-to-paper`\n\nSee [INSTALL](INSTALL.md) for dependencies.\n\u003Cbr clear=\"left\"\u002F>\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_d3fa0caf386d.gif\" width=\"400\" align=\"right\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n### Key features\n\n* **End-to-end field-agnostic research.** The process navigates through the entire scientific path, \nfrom data exploration, literature search and ideation, through data analysis and interpretation, \nto the step-by-step writing of a complete research papers.\n* **Traceable \"data-chained\" manuscripts**. Tracing information flow, *data-to-paper* creates backward-traceable and verifiable manuscripts,\nwhere any numeric values can be click-traced all the way up to the specific code lines that created them\n([data-chaining DEMO](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FHUkJcMXd9x0)).\n\n* **Autopilot or Copilot.** The platform can run fully autonomously, or can be human-guided through the [Copilot App](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FvrsxgX67n6I), allowing users to:\n\n  - Oversee, Inspect and Guide the research\n\n  - Set research goals, or let the AI autonomously raise and test hypotheses\n\n  - Provide review, or invoke on-demand AI-reviews\n\n  - Rewind the process to prior steps\n\n  - Record and replay runs\n\n  -\tTrack API costs\n* **Coding guardrails.** Standard statistical packages are overridden with multiple guardrails \nto minimize common LLM coding errors.\n\n\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_d84f8b113a79.png\" width=100% \nalign=\"left\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fassets\u002F31969897\u002F0f3acf7a-a775-43bd-a79c-6877f780f2d4\n\n  \n### Motivation: Building a new standard for Transparent, Traceable, and Verifiable AI-driven Research\nThe *data-to-paper* framework is created as a research project to understand the \ncapacities and limitations of LLM-driven scientific research, and to develop ways of harnessing LLM to accelerate \nresearch while maintaining, and even enhancing, the key scientific values, such as transparency, traceability and verifiability, \nand while allowing scientist to oversee and direct the process\n(see also: [living guidelines](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fd41586-023-03266-1)).\n\n### Implementation\nTowards this goal, *data-to-paper* systematically guides **interacting LLM and rule-based agents** \nthrough the conventional scientific path, from annotated data, through creating \nresearch hypotheses, conducting literature search, writing and debugging data analysis code, \ninterpreting the results, and ultimately the step-by-step writing of a complete research paper.\n\n\n### Reference\nThe **data-to-paper** framework is described in the following NEJM AI paper:\n- Tal Ifargan, Lukas Hafner, Maor Kern, Ori Alcalay and Roy Kishony,\n\"Autonomous LLM-Driven Research — from Data to Human-Verifiable Research Papers\"\n[10.1056\u002FAIoa2400555](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1056\u002FAIoa2400555)\n\nand in the following pre-print:\n - Tal Ifargan, Lukas Hafner, Maor Kern, Ori Alcalay and Roy Kishony, \n\"Autonomous LLM-driven research from data to human-verifiable research papers\", \n[arXiv:2404.17605](\nhttps:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002FarXiv.2404.17605)\n\n\n### Examples\n\nWe ran **data-to-paper** on the following test cases:\n\n* **Health Indicators (open goal).** A clean unweighted subset of \nCDC’s Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) 2015 annual dataset \n  ([Kaggle](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fdatasets\u002Falexteboul\u002Fdiabetes-health-indicators-dataset)). Here is an [example Paper](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20A.pdf) created by data-to paper.\n\nTry out: \n```shell\ndata-to-paper diabetes\n```\n\n\n* **Social Network (open goal).** A directed graph of Twitter interactions among the 117th Congress members\n  ([Fink et al](https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC10493874\u002F)). Here is an [example Paper](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20B.pdf) created by data-to paper.\n\nTry out:\n```shell\ndata-to-paper social_network\n```\n\n* **Treatment Policy (fixed-goal).** A dataset on treatment and outcomes of non-vigorous infants admitted to the Neonatal Intensive Care Unit (NICU), before and after a change to treatment guidelines was implemented\n  ([Saint-Fleur et al](https:\u002F\u002Fjournals.plos.org\u002Fplosone\u002Farticle?id=10.1371\u002Fjournal.pone.0289945)). Here is an [example Paper](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20C.pdf) created by data-to paper.\n\nTry out: \n```shell\ndata-to-paper npr_nicu\n```\n* **Treatment Optimization (fixed-goal).** A dataset of pediatric patients, which received mechanical ventilation after undergoing surgery, including an x-ray-based determination of the optimal tracheal tube intubation depth and a set of personalized patient attributes to be used in machine learning and formula-based models to predict this optimal depth\n  ([Shim et al](https:\u002F\u002Fjournals.plos.org\u002Fplosone\u002Farticle?id=10.1371\u002Fjournal.pone.0257069)). Here is an [example Paper](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20D.pdf) created by data-to paper.\n\nWe defined three levels of difficulty for the research question for this paper.  \n1. **easy**: Compare two ML methods for predicting optimal intubation depth  \nTry out: \n```shell\ndata-to-paper ML_easy\n```  \n  \n2. **medium**: Compare one ML method and one formula-based method for predicting optimal intubation depth  \nTry out: \n```shell\ndata-to-paper ML_medium\n```  \n \n3. **hard**: Compare 4 ML methods with 3 formula-based methods for predicting optimal intubation depth  \nTry out:\n```shell\ndata-to-paper ML_hard\n```\n\n### Contributing\nWe invite people to try out **data-to-paper** with their own data and are eager **for feedback and suggestions**.\nIt is currently designed for relatively simple research goals and simple datasets, where \nwe want to raise and test a statistical hypothesis.\n\nWe also invite people to help develop and extend the **data-to-paper** framework in science or other fields.\n\n\n### Important notes\n\n**Disclaimer.** By using this software, you agree to assume all risks associated with its use, including but not limited \nto data loss, system failure, or any other issues that may arise, especially, but not limited to, the\nconsequences of running of LLM created code on your local machine. The developers of this project \ndo not accept any responsibility or liability for any losses, damages, or other consequences that may occur as \na result of using this software. \n\n**Accountability.** You are solely responsible for the entire content of \ncreated manuscripts including their rigour, quality, ethics and any other aspect. \nThe process should be overseen and directed by a human-in-the-loop and created manuscripts should be carefully vetted \nby a domain expert. \nThe process is NOT error-proof and human intervention is _necessary_ to ensure accuracy and the quality of the results. \n\n**Compliance.** It is your responsibility to ensure that any actions or decisions made based on the output of this \nsoftware comply with all applicable laws, regulations, and ethical standards. \nThe developers and contributors of this project shall not be held responsible for any consequences arising from \nusing this software. Further, data-to-paper manuscripts are watermarked for transparency as AI-created. \nUsers should not remove this watermark.\n\n**Token Usage.** Please note that the use of most language models through external APIs, especially GPT4, \ncan be expensive due to its token usage. By utilizing this project, you acknowledge that you are \nresponsible for monitoring and managing your own token usage and the associated costs. \nIt is highly recommended to check your API usage regularly and set up any necessary limits or alerts to \nprevent unexpected charges.\n\n### Related projects\n\nHere are some other cool multi-agent related projects:\n- [SakanaAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSakanaAI\u002FAI-Scientist)\n- [PaperQ2A](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFuture-House\u002Fpaper-qa)\n- [LangChain](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain-ai\u002Flangchain)\n- [AutoGen](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Fautogen\u002F)\n- [AutoGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAutoGPT)\n- [MetaGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgeekan\u002FMetaGPT)\n\nAnd also this curated list of [awesome-agents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyrolabs\u002Fawesome-agents).\n","## 可逆向追溯的AI驱动研究\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_8e8f94f29216.gif\" width=\"350\" \nalign=\"right\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n[![许可证：MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-brightgreen.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n\n**data-to-paper** 是一个自动化框架，它系统性地引导相互协作的AI智能体完成一项 **完整的端到端科学研究**，从仅有的 *原始数据* 出发，最终生成 *透明、可逆向追溯且可供人类验证的科学论文* \n（\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fblob\u002Fmain\u002Fassets\u002FExampleManuscriptFigures.pdf\" target=\"_blank\">AI生成的示例论文\u003C\u002Fa>，\n[Copilot应用演示](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FvrsxgX67n6I)）。本仓库是论文《自主LLM驱动的研究——从数据到人类可验证的研究论文》（[doi:10.1056\u002FAIoa2400555](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1056\u002FAIoa2400555)）的代码实现。\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_c4dd3b7bf56f.png\" width=\"300\" \nalign=\"left\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n### 快速体验\n\n```commandline\npip install data-to-paper\n```\n然后运行：`data-to-paper`\n\n有关依赖项，请参阅 [INSTALL](INSTALL.md)。\n\u003Cbr clear=\"left\"\u002F>\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_d3fa0caf386d.gif\" width=\"400\" align=\"right\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n### 核心特性\n\n* **端到端的领域无关研究。** 整个流程覆盖了完整的科研路径，从数据探索、文献检索与构思，到数据分析与解释，再到逐步撰写出一篇完整的研究论文。\n* **可追溯的“数据链式”论文。** 通过追踪信息流，*data-to-paper* 生成可逆向追溯且可验证的论文，其中任何数值都可以点击追溯到生成它们的具体代码行\n([数据链式演示](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FHUkJcMXd9x0))。\n\n* **自动驾驶或协同驾驶模式。** 该平台既可以完全自主运行，也可以通过 [Copilot应用](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FvrsxgX67n6I) 进行人机协作，使用户能够：\n\n  - 监督、检查并指导研究过程\n  \n  - 设定研究目标，或让AI自主提出并检验假设\n  \n  - 提供审阅意见，或按需调用AI进行审阅\n  \n  - 回退至先前步骤\n  \n  - 录制并回放运行过程\n  \n  - 跟踪API使用成本\n* **编码约束机制。** 系统对常用统计软件包进行了封装，并添加了多重约束机制，以最大限度地减少LLM在代码编写中常见的错误。\n\n\n\n\u003Cpicture>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_readme_d84f8b113a79.png\" width=100% \nalign=\"left\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\u003Cbr>\u003Cbr>\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fassets\u002F31969897\u002F0f3acf7a-a775-43bd-a79c-6877f780f2d4\n\n  \n### 研究动机：构建透明、可追溯且可验证的AI驱动研究新标准\n*data-to-paper* 框架作为一个研究项目而诞生，旨在理解LLM驱动科学研究的能力与局限性，并探索如何利用LLM加速科研进程，同时保持甚至提升透明度、可追溯性和可验证性等关键科学价值，同时也允许科学家对整个研究过程进行监督和指导\n（参见：[实时指南](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fd41586-023-03266-1)）。\n\n### 实现方式\n为实现这一目标，*data-to-paper* 系统性地引导 **LLM与规则引擎相结合的智能体** 沿着传统的科研路径推进，从标注数据开始，经过提出研究假设、开展文献检索、编写与调试数据分析代码、解读结果，最终逐步完成整篇研究论文的撰写。\n\n\n### 参考文献\n*data-to-paper* 框架已在以下NEJM AI论文中被详细描述：\n- Tal Ifargan, Lukas Hafner, Maor Kern, Ori Alcalay 和 Roy Kishony,\n“自主LLM驱动的研究——从数据到人类可验证的研究论文”\n[10.1056\u002FAIoa2400555](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1056\u002FAIoa2400555)\n\n以及以下预印本中：\n - Tal Ifargan, Lukas Hafner, Maor Kern, Ori Alcalay 和 Roy Kishony, \n“从数据到人类可验证的研究论文的自主LLM驱动研究”，\n[arXiv:2404.17605](\nhttps:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002FarXiv.2404.17605)\n\n### 示例\n\n我们对以下测试用例运行了 **data-to-paper**：\n\n* **健康指标（开放目标）。** 美国疾病控制与预防中心行为风险因素监测系统（BRFSS）2015年年度数据集的一个干净的未加权子集  \n  （[Kaggle](https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fdatasets\u002Falexteboul\u002Fdiabetes-health-indicators-dataset)）。以下是 data-to-paper 生成的 [示例论文](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20A.pdf)。\n\n尝试：\n```shell\ndata-to-paper diabetes\n```\n\n* **社交网络（开放目标）。** 第117届美国国会成员之间的 Twitter 互动有向图  \n  （[Fink 等](https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC10493874\u002F)）。以下是 data-to-paper 生成的 [示例论文](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20B.pdf)。\n\n尝试：\n```shell\ndata-to-paper social_network\n```\n\n* **治疗政策（固定目标）。** 新生儿重症监护病房（NICU）中收治的非活力新生儿在治疗指南变更前后接受治疗及预后情况的数据集  \n  （[Saint-Fleur 等](https:\u002F\u002Fjournals.plos.org\u002Fplosone\u002Farticle?id=10.1371\u002Fjournal.pone.0289945)）。以下是 data-to-paper 生成的 [示例论文](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20C.pdf)。\n\n尝试：\n```shell\ndata-to-paper npr_nicu\n```\n\n* **治疗优化（固定目标）。** 接受手术后进行机械通气的儿科患者数据集，其中包括基于 X 光片确定的最佳气管插管深度，以及用于机器学习和公式模型以预测该最佳深度的一系列个性化患者特征  \n  （[Shim 等](https:\u002F\u002Fjournals.plos.org\u002Fplosone\u002Farticle?id=10.1371\u002Fjournal.pone.0257069)）。以下是 data-to-paper 生成的 [示例论文](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frkishony\u002Fdata-to-paper-supplementary\u002Fblob\u002F3704b0508192ff1f68b33be2ef282249f10f1254\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscripts\u002FSupplementary%20Data-chained%20Manuscript%20D.pdf)。\n\n我们为这篇论文的研究问题设定了三个难度级别。  \n1. **简单：** 比较两种用于预测最佳插管深度的机器学习方法  \n尝试：\n```shell\ndata-to-paper ML_easy\n```\n\n2. **中等：** 比较一种机器学习方法和一种基于公式的方法来预测最佳插管深度  \n尝试：\n```shell\ndata-to-paper ML_medium\n```\n\n3. **困难：** 比较四种机器学习方法与三种基于公式的方法来预测最佳插管深度  \n尝试：\n```shell\ndata-to-paper ML_hard\n```\n\n### 贡献\n我们诚邀大家使用自己的数据试用 **data-to-paper**，并热切期待您的 **反馈和建议**。\n目前，该工具主要针对相对简单的研究目标和数据集设计，适用于提出并检验统计假设的情境。\n\n我们也欢迎各位参与开发和扩展 **data-to-paper** 框架，将其应用于科学或其他领域。\n\n### 重要提示\n\n**免责声明。** 使用本软件即表示您同意承担与其使用相关的所有风险，包括但不限于数据丢失、系统故障或其他可能出现的问题，尤其是运行由大型语言模型生成的代码时可能在您的本地设备上引发的后果。本项目的开发者对因使用本软件而导致的任何损失、损害或其他后果不承担任何责任或义务。\n\n**责任归属。** 您需对所生成论文的全部内容负责，包括其严谨性、质量、伦理合规性及其他方面。整个流程应由人类全程监督和指导，并由领域专家仔细审核。该流程并非万无一失，为确保结果的准确性和质量，**必须**有人工干预。\n\n**合规性。** 您有责任确保基于本软件输出所采取的任何行动或决策均符合所有适用的法律、法规及伦理标准。本项目开发者及贡献者对因使用本软件而产生的任何后果不承担任何责任。此外，data-to-paper 生成的论文均带有水印，以标明其由 AI 生成，用户不得移除该水印。\n\n**Token 使用。** 请注意，通过外部 API 使用大多数语言模型，尤其是 GPT-4，可能会因 token 使用量较大而产生高额费用。使用本项目即表示您承认自己有责任监控和管理自身的 token 使用量及其相关成本。强烈建议您定期检查 API 使用情况，并设置必要的限制或警报，以避免意外收费。\n\n### 相关项目\n\n以下是一些其他有趣的多智能体相关项目：\n- [SakanaAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSakanaAI\u002FAI-Scientist)\n- [PaperQ2A](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFuture-House\u002Fpaper-qa)\n- [LangChain](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain-ai\u002Flangchain)\n- [AutoGen](https:\u002F\u002Fmicrosoft.github.io\u002Fautogen\u002F)\n- [AutoGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAutoGPT)\n- [MetaGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgeekan\u002FMetaGPT)\n\n此外，还有这份精选的 [awesome-agents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyrolabs\u002Fawesome-agents) 列表。","# data-to-paper 快速上手指南\n\n**data-to-paper** 是一个自动化研究框架，能够驱动多个 AI 智能体协作，从原始数据出发，自动完成文献检索、假设提出、数据分析、代码编写及论文撰写的全过程。其生成的论文具备“可追溯性”，文中的任何数值均可点击回溯至生成该结果的具体代码行。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：支持 Linux、macOS 或 Windows（建议在使用复杂统计包时使用 Linux 或 macOS 以获得最佳兼容性）。\n*   **Python 版本**：Python 3.8 或更高版本。\n*   **API 密钥**：您需要配置大语言模型（LLM）的 API 密钥（如 OpenAI GPT-4），因为该工具重度依赖外部 LLM 进行推理和代码生成。\n    *   *注意：使用 GPT-4 等高级模型会产生相应的 Token 费用，请提前准备好账户并监控用量。*\n*   **前置依赖**：确保已安装 `pip` 包管理工具。\n\n## 安装步骤\n\n可以通过 PyPI 直接安装最新稳定版。国内用户若遇到下载速度慢的问题，建议使用国内镜像源加速安装。\n\n### 方式一：使用官方源安装\n```bash\npip install data-to-paper\n```\n\n### 方式二：使用国内镜像源安装（推荐中国开发者）\n```bash\npip install data-to-paper -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n> **提示**：安装完成后，请根据项目需求配置环境变量或在运行时传入您的 LLM API Key。具体依赖细节可参考项目根目录下的 `INSTALL.md` 文件。\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，您可以直接在命令行运行 `data-to-paper` 命令。该工具内置了几个示例数据集，可用于快速测试全流程功能。\n\n### 1. 启动交互式向导\n直接运行命令进入交互模式，可根据提示选择数据集或自定义研究目标：\n```bash\ndata-to-paper\n```\n\n### 2. 运行内置示例（一键演示）\n以下是几个预设的研究场景，直接复制命令即可运行：\n\n*   **健康指标分析（开放目标）**：基于 CDC 糖尿病健康指标数据集，自动探索并提出假设。\n    ```bash\n    data-to-paper diabetes\n    ```\n\n*   **社交网络分析（开放目标）**：分析美国国会成员的 Twitter 互动图谱。\n    ```bash\n    data-to-paper social_network\n    ```\n\n*   **治疗策略评估（固定目标）**：分析新生儿重症监护室（NICU）的治疗政策变化影响。\n    ```bash\n    data-to-paper npr_nicu\n    ```\n\n*   **治疗优化挑战（不同难度）**：预测儿科患者气管插管的最佳深度。\n    *   简单难度（对比 2 种机器学习方法）：\n        ```bash\n        data-to-paper ML_easy\n        ```\n    *   中等难度（对比机器学习与公式法）：\n        ```bash\n        data-to-paper ML_medium\n        ```\n    *   困难难度（对比 4 种机器学习方法与 3 种公式法）：\n        ```bash\n        data-to-paper ML_hard\n        ```\n\n### 3. 查看结果\n运行结束后，框架将生成完整的研究报告（PDF 格式）。报告中包含可点击的“数据链”标记，点击文中的数字即可定位到生成该数据的源代码位置，实现完全的可验证性。\n\n---\n**重要提醒**：\n*   本工具生成的代码会在本地执行，请务必在受控环境中运行，并人工审核最终生成的论文内容。\n*   生成的论文带有 AI 创建的水印，请勿移除，以确保学术透明度。","某生物信息学研究员正面对一批新测序的癌症基因表达数据，急需在两周内完成从数据探索到论文初稿的全流程分析。\n\n### 没有 data-to-paper 时\n- **流程割裂且耗时**：研究员需手动切换文献检索、代码编写、统计分析和论文写作工具，大量时间浪费在上下文切换与格式调整上。\n- **结果难以追溯**：论文中的关键数值与生成它的代码逻辑脱节，审稿人质疑数据真实性时，难以快速定位并复现具体的计算步骤。\n- **代码错误风险高**：依赖大模型零星生成的分析代码缺乏统一的标准统计约束，容易出现隐蔽的统计学谬误或编程漏洞。\n- **假设验证盲目**：缺乏系统性的假设生成机制，研究员往往凭直觉尝试分析方向，容易遗漏数据中潜在的重要生物学规律。\n\n### 使用 data-to-paper 后\n- **端到端自动化流转**：data-to-paper 驱动多个 AI 智能体自动串联起从数据探索、文献调研到论文撰写的全链路，将数周工作压缩至数天。\n- **全链路反向追溯**：生成的论文具备“数据链”特性，任何图表数值均可点击回溯至具体的代码行和原始数据，完美应对可复现性审查。\n- **内置编码护栏**：框架自动接管标准统计包并植入多重防护规则，大幅降低大模型生成代码时的常见统计错误，确保分析严谨性。\n- **人机协同探索**：研究员可通过 Copilot 模式随时介入，指导 AI 设定研究目标或审查中间结果，既保留人类直觉又利用 AI 的广度搜索能力。\n\ndata-to-paper 通过构建可追溯、可验证的自动化科研闭环，让科学家从繁琐的执行细节中解放，专注于核心科学问题的洞察与决策。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTechnion-Kishony-lab_data-to-paper_3c63fe3d.png","Technion-Kishony-lab","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FTechnion-Kishony-lab_51b8db88.png",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab",[78,82,86,90],{"name":79,"color":80,"percentage":81},"Python","#3572A5",99.4,{"name":83,"color":84,"percentage":85},"TeX","#3D6117",0.4,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"HTML","#e34c26",0.2,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Lua","#000080",0,777,92,"2026-04-14T14:26:15","MIT","未说明",{"notes":100,"python":98,"dependencies":101},"该工具主要通过外部 API（如 GPT-4）调用大语言模型，而非本地运行模型，因此对本地 GPU 无明确要求，但会产生显著的 API Token 费用。安装方式为 pip install data-to-paper。运行生成的代码存在风险，需人工监督。具体依赖项请参阅 INSTALL.md 文件，README 中未详细列出底层库版本。",[65],[35,13,14,103,15],"其他",[105,106,107,108,109,110],"agents","ai","autonomous-agents","interactive-machine-learning","llm","scientific-research","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-17T08:26:03.484485",[114,119,124,129,134,139],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},37033,"使用本地 LLM（如 LM Studio）时出现 `'choices'` 或 `'str' object has no attribute 'get'` 错误怎么办？","这通常是因为您尝试对不支持 JSON 模式的模型使用了 JSON 模式。解决方法是修改源码配置：\n1. 找到您的环境中的 `data-to-paper` 包源文件。\n2. 打开 `src\u002Fdata_to_paper\u002Fenv.py` 文件。\n3. 将第 23-24 行附近的 `JSON_MODE = True` 修改为 `JSON_MODE = False`。\n保存后重新运行即可。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fissues\u002F37",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},37034,"遇到 LaTeX 编译错误 \"Invalid UTF-8 byte sequence\" 如何解决？","该问题已在版本 1.1.9 中修复。请升级您的 `data-to-paper` 包到 1.1.9 或更高版本即可解决此 LaTeX 编译问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fissues\u002F31",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},37035,"在交互模式下运行到 \"Identify Similar Publications\" 步骤时，自动生成 BibTeX 后报错 \"Invalid bibtex ids\" 怎么办？","这是一个已知 Bug，已在版本 1.1.22 中修复。请将 `data-to-paper` 升级到 1.1.22 或更高版本：\n```bash\npip install --upgrade data-to-paper\n```\n升级后该错误应不再出现。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fissues\u002F48",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},37036,"在数据探索步骤遇到 \"TimeoutWindowsContext ... is not serializable\" 超时错误如何处理？","该问题已在后续版本中修复。请完全卸载并重新安装最新版本的 `data-to-paper`：\n```bash\npip uninstall data-to-paper\npip install data-to-paper\n```\n安装完成后运行 `data-to-paper --version` 确认版本号是否为 1.1.3 或更高。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fissues\u002F24",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},37037,"遇到 \"TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType\" 错误（特别是在没有 Semantic Scholar API Key 时）怎么办？","此错误通常与缺少必要的 API 密钥或路径配置有关。虽然具体修复取决于版本，但建议首先确保已升级到最新版本。如果问题依旧，请检查是否需要在配置中提供有效的 Semantic Scholar API Key，或者在不需要该功能时查看文档如何跳过相关步骤。维护者通常会在新版本中优化对此类缺失配置的处理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTechnion-Kishony-lab\u002Fdata-to-paper\u002Fissues\u002F40",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":133},37038,"在 Windows 上遇到 \"WinError 32: The process cannot access the file because it is being used by another process\" 错误如何解决？","这是文件被占用的问题，通常发生在临时文件处理上。该问题已在版本 1.1.2 及后续版本中修复。请执行以下命令升级到最新版本：\n```bash\npip uninstall data-to-paper\npip install data-to-paper\n```\n确保版本号大于等于 1.1.2。",[]]