Un écosystème complet d'outils pilotés par l'IA conçus pour automatiser le cycle de vie de la recherche académique, de la collecte de données à la révision par les pairs.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install ai-research-tools
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer ai-research-tools via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique ?
La Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique est une collection robuste d'Openclaw Skills qui comble le fossé entre les données brutes et les travaux académiques publiés. Elle s'appuie sur le Model Context Protocol (MCP) pour fournir un accès standardisé aux bases de données académiques mondiales et aux sources de données gouvernementales, transformant des tâches de recherche qui prennent généralement des mois en flux de travail efficaces de quelques minutes. En intégrant des systèmes multi-agents et des outils de réplication spécialisés, elle permet aux chercheurs de se concentrer sur l'intuition centrale pendant que l'IA gère les aspects laborieux de la collecte de données, de la modélisation statistique et de la rédaction de documents.
Cette suite prend en charge la réplication haute fidélité d'articles de revues de premier plan, telles que celles de l'AER, en traduisant la logique héritée de Stata en code Python moderne tout en maintenant une signification statistique exacte. Elle comprend également des modules spécialisés pour la gestion de la révision par les pairs et la génération automatique de diapositives, garantissant que toute la boucle de communication savante est optimisée grâce à l'automatisation intelligente.
Cas d'utilisation de Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique
- Réplication haute fidélité d'articles académiques de premier plan (ex. AER) à l'aide de la traduction Stata-to-Python.
- Synthèse rapide de la littérature et résumés de recherche automatisés du jour au lendemain.
- Rationalisation du cycle de réponse à la révision par les pairs de plusieurs mois à deux semaines.
- Génération en un clic de supports de présentation professionnels à partir d'articles de recherche pour la soutenance en conférence.
- Recherche empirique autonome et rapports pour des marchés régionaux spécifiques et l'analyse de politiques.
Comment fonctionne Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique
- Connectez-vous à des dépôts académiques mondiaux comme arXiv et Semantic Scholar à l'aide de connecteurs MCP standardisés.
- Utilisez des agents de recherche autonomes pour définir les problèmes, rechercher des données et exécuter des analyses statistiques.
- Implémentez des compétences de réplication spécialisées pour convertir les méthodologies et bases de code existantes en scripts Python exécutables.
- Appliquez une supervision multi-agents intelligente pour rédiger des rapports de recherche, réduisant les hallucinations et améliorant la qualité globale.
- Automatisez la génération de supports complémentaires tels que les classifications de révision par les pairs et les diapositives de présentation.
Configuration de Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique
Configurer les sources de données (MCP)
# Installer l'utilitaire core MCP via l'écosystème Openclaw Skills
npx clawhub@latest install mcp-tools
# Ajouter des connecteurs de données académiques spécifiques
openclaw mcp add academic --connector arxiv --connector semantic-scholar
Installer les outils de recherche
# Installer le moteur de réplication
npx clawhub@latest install stata-skill
# Installer les assistants de révision par les pairs et de présentation
npx clawhub@latest install review-response
npx clawhub@latest install paper-slide-deck
Schéma de données et taxonomie de Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique
La suite organise ses données via une taxonomie structurée pour garantir la reproductibilité et la clarté dans tout le flux de travail Openclaw Skills :
| Couche de données | Composant | Description |
|---|---|---|
| Acquisition | Interface Académique MCP | Métadonnées standardisées pour les revues, les citations et les ensembles de données. |
| Analyse | Cartographie Stata/Python | Tables d'équivalence logique pour les coefficients, les erreurs types et les p-values. |
| Synthèse | Journaux du Laboratoire d'Agents | Pistes d'audit de bout en bout des étapes de recherche, de l'hypothèse au rapport. |
| Sortie | Schéma de révision et diapositives | Commentaires de révision classés par NLP et structures de présentation basées sur Markdown. |
Fonctionnalités avancées de Suite de Recherche en IA et Calcul Scientifique
- Architecture Superviseur-Travailleur multi-agents pour minimiser les erreurs de l'IA et assurer la validation croisée des résultats.
- Pipelines de recherche autonomes de bout en bout via Agent Laboratory avec une réduction de coût de 80%.
- Support pour l'analyse des politiques et des marchés chinois via des modules DeepAnalyze spécialisés.
- Intégration stratégique avec des cadres externes pour la conception de la recherche et la gestion des connaissances.
- Validation automatisée des seuils de signification statistique pendant la traduction du code.
SKILL.md
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