Claude Skill
tsingyuai/scientify
Scientify 是一款基于 AI 的 OpenClaw 研究流程自动化工具，使用 TypeScript 构建。自动化重复性任务，提升生产力，简化研究流程。
概览
仓库信息
安装这个 Skill
pnpm add -g openclaw # 或: npm install -g openclawRegistry 信息
pnpm add -g openclaw # 或: npm install -g openclawgit clone https://github.com/tsingyuai/scientify.gitgit clone https://github.com/user/scientify.git
项目简介
Scientify 是一个基于 AI 的 OpenClaw 研究流程自动化工具，使用 TypeScript 构建。它通过人工智能自动化重复性任务，简化研究流程，帮助研究人员专注于高价值的分析与发现。
Automatic and end-to-end scientific research workflow enabled by OpenClaw. Produces state-of-the-art level research results.
要点
- 基于 AI 的研究流程自动化
- 使用 TypeScript 构建，确保可靠性与可扩展性
- 专为 OpenClaw 平台集成设计
- 简化重复性研究任务
- 提升研究人员工作效率
使用场景
- 自动化文献综述与数据提取
- 加速实验记录与分析
- 与 OpenClaw 集成，实现无缝研究管理
- 减少研究数据处理中的人工操作
- 支持协作式研究工作流
README 摘要
<h1 align="center">Scientify</h1> <p align="center"> <em>持续新陈代谢的 AI 科研系统</em> </p> <p align="center"> <a href="https://www.npmjs.com/package/scientify"><img src="https://img.shields.io/npm/v/scientify?style=for-the-badge&logo=npm&logoColor=white" alt="npm version"></a> <a href="https://github.com/tsingyuai/scientify"><img src="https://img.shields.io/github/stars/tsingyuai/scientify?style=for-the-badge&logo=github" alt="GitHub stars"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg?style=for-the-badge" alt="MIT License"></a> <a href="https://github.com/openclaw/openclaw"><img src="https://img.shields.io/badge/OpenClaw-plugin-00FF9F?style=for-the-badge" alt="OpenClaw plugin"></a> </p> <p align="center"> <a href="https://scientify.tech">官网</a> · <a href="./README.en.md">English</a> · <a href="https://github.com/tsingyuai/scientify/issues">Issues</a> </p> --- ## 它能做什么 > [!IMPORTANT] > Scientify 不是一个"问一次答一次"的 AI 工具。它像一个真正的研究伙伴——**持续思考、持续积累、持续交付**。 ### 1. 新陈代谢：持续思考，而非一次性回答 现有 AI 科研工具的工作方式是**批处理**——给个问题，跑一遍 pipeline，输出报告，结束。下次再问同一个方向，从零开始。跑 10 次和跑 1 次没有本质区别。 但人类研究者不是这样工作的。你每天在读、在跑、在想。昨天的失败改变了今天的阅读，上周的对话改变了这周的实验设计。 Scientify 采用**新陈代谢模式**——持续地摄入、消化、沉淀、再摄入： - **持续摄入**：每天自动跟进前沿论文，不需要你手动触发 - **消化沉淀**：将新知识与已有积累关联，写入持久化知识库 - **假设进化**：淘汰无效假设，进化有效路径，每一轮失败都是下一轮的养料 - **主动交付**：发现值得关注的进展后自动验证，验证通过主动推送给你 用得越久，它研究越深入。 <p align="center"> <img src="docs/assets/showcase/3.png" width="50%" alt="Scientify 通过飞书主动推送研究进展"> <br> <sub>Scientify 通过飞书主动向研究者推送最新发现，并结合知识库产生思考</sub> </p> #### 它有多大优势？我们做了一项受控研究 新陈代谢模式不只是一个工程选择——它带来的是质的不同。我们在 **50 个研究主题、892 条生成假设** 上对照测试了新陈代谢与传统批处理范式，论文：[arXiv:2604.12243](https://arxiv.org/abs/2604.12243)。 <p align="center"> <img src="docs/assets/showcase/metabolism-vs-batch.zh.svg" width="100%" alt="新陈代谢 v
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