Lista seleccionada y consultable de repositorios open source de GitHub relacionados con ChatGPT, la API de OpenAI y Codex, disponible como skill para Claude Code y Codex.
3,3 mil511PythonCC0-1.0Actualizado ayer
worldbench/awesome-ai-auto-research
Recopilación seleccionada de artículos sobre la automatización con IA de todo el ciclo de investigación académica, desde la generación de ideas hasta la revisión por pares y la difusión.
- Estrellas
- 558
- Forks
- 51
- Issues abiertos
- 3
- Último commit
- anteayer
¿Qué es?
Awesome AI Auto-Research es una recopilación seleccionada de artículos y herramientas que acompaña a una revisión sobre el uso de la IA para automatizar o facilitar la investigación científica. Organiza el ciclo de investigación académica en ocho etapas agrupadas en cuatro fases: creación (generación de ideas, revisión bibliográfica, programación y experimentos, tablas y figuras), redacción, validación (revisión por pares y respuesta a revisores) y difusión (conversión de artículos en diapositivas, pósteres, videos y páginas web).
Cada sección presenta trabajos organizados por etapa y subtema, como la generación de ideas basada en LLM, los agentes de investigación profunda, los sistemas que convierten artículos en código, la redacción automatizada de revisiones bibliográficas y la generación automática de revisiones por pares. Cuando están disponibles, las entradas incluyen enlaces a arXiv, eventos académicos, páginas de proyectos y repositorios de GitHub, además de benchmarks para evaluar estos sistemas.
La lista es útil para investigadores e ingenieros que quieran obtener una visión general del campo o empezar a buscar sistemas y benchmarks de evaluación específicos.
Funciones clave
- 01Organiza artículos en ocho etapas del ciclo de investigación, agrupadas en cuatro fases
- 02Abarca la generación de ideas, la revisión bibliográfica, la programación y los experimentos, y la redacción
- 03Incluye secciones sobre revisión por pares, respuesta a revisores y difusión de artículos
- 04Enumera benchmarks para evaluar sistemas de investigación basados en IA
- 05Incluye enlaces a artículos de arXiv, eventos académicos y repositorios de GitHub cuando están disponibles
Casos de uso
- Obtener una visión general de la investigación sobre el descubrimiento científico asistido por IA
- Encontrar sistemas existentes para tareas de revisión bibliográfica o de conversión de artículos en código
- Elegir benchmarks para evaluar la generación de ideas o la evaluación de la novedad
- Seguir los artículos recientes sobre investigación automatizada y revisión por pares
Antes de usarlo
- El README es una lista seleccionada de artículos y un análisis del tema, no software ejecutable, por lo que no hay instrucciones para instalarlo ni ejecutarlo.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es awesome-ai-auto-research?
- Recopilación seleccionada de artículos sobre la automatización con IA de todo el ciclo de investigación académica, desde la generación de ideas hasta la revisión por pares y la difusión. Awesome AI Auto-Research es una recopilación seleccionada de artículos y herramientas que acompaña a una revisión sobre el uso de la IA para automatizar o facilitar la investigación científica. Organiza el ciclo de investigación académica en ocho etapas agrupadas en cuatro fases: creación (generación de ideas, revisión bibliográfica, programación y experimentos, tablas y figuras), redacción, validación (revisión por pares y respuesta a revisores) y difusión (conversión de artículos en diapositivas, pósteres, videos y páginas web).
- ¿awesome-ai-auto-research es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- awesome-ai-auto-research es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿awesome-ai-auto-research sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de awesome-ai-auto-research fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar awesome-ai-auto-research?
- Obtener una visión general de la investigación sobre el descubrimiento científico asistido por IA Encontrar sistemas existentes para tareas de revisión bibliográfica o de conversión de artículos en código Elegir benchmarks para evaluar la generación de ideas o la evaluación de la novedad Seguir los artículos recientes sobre investigación automatizada y revisión por pares
- ¿Dónde consigo awesome-ai-auto-research?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/worldbench/awesome-ai-auto-research
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Proyectos relacionados
Sistema operativo de memoria para LLM y agentes de IA que almacena, recupera y gestiona recuerdos a largo plazo en forma de grafo editable.
12 mil1,3 milTypeScriptApache-2.0Actualizado hace 11 horas
Plataforma empresarial de flujos de trabajo con agentes para crear y ejecutar agentes de IA, con gestión de modelos, integración de herramientas MCP y automatización RPA.
8,9 mil903JavaApache-2.0Actualizado hace 6 días
Un agente mínimo de ingeniería de software con IA que resuelve issues de GitHub o ayuda desde la línea de comandos usando solo bash y unas 100 líneas de Python para el núcleo.
8,7 mil1,2 milPythonMITActualizado hace 19 horas
Guía seleccionada en chino sobre ChatGPT y los LLM más avanzados, con recursos sobre uso, prompting, desarrollo de aplicaciones, agentes y productividad.
11,8 mil1,1 milPythonMITActualizado hace 5 días
Taller paso a paso en Go para crear un agente de programación con la API de Claude, añadiendo herramientas de archivos, shell y búsqueda una por una.
5,9 mil668GoSin licenciaActualizado hace 3 días