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PKU-DAIR

PKU-DAIR/AutoSci

Claude Code 또는 Codex를 기반으로 논문 수집부터 rebuttal까지 연구 전 과정을 아우르는 지속형 크로스 프로젝트 위키를 관리하는 에이전트 AI 연구 시스템입니다.

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9일 전

어떤 프로젝트인가요?

AutoSci는 구조화된 지속형 위키를 중심으로 과학 연구를 정리하는 AI 연구 에이전트입니다. 논문, 메모, 웹 페이지를 위키에 수집하면 아이디어 생성, 실험 설계와 실행, 논문 초안 작성, 포스터 제작, rebuttal 작성에 활용할 수 있습니다. 지식은 세션이 끝날 때마다 초기화되는 대신 여러 프로젝트에 걸쳐 축적됩니다.

이 시스템은 Claude Code(main 브랜치) 또는 Codex와 OpenCode(프리뷰 브랜치)에서 동작하는 여러 이중 언어 에이전트 스킬로 구성됩니다. /ingest, /ideate, /exp-design, /exp-run, /paper-draft, /rebuttal 같은 명령어가 각각 연구의 한 단계를 담당합니다. 선택적으로 OpenAI 호환 API를 통해 보조 LLM을 연결해 아이디어, 실험, 초안을 독립적으로 검토하도록 할 수 있습니다.

프로젝트에는 지식 그래프를 탐색하는 로컬 웹 UI와 Obsidian 내보내기 기능, 이메일로 요약을 받아볼 수 있는 일일 arXiv 논문 추천 워크플로, 그리고 지정한 학회·학술대회의 논문을 기존 위키 주제와 비교해 순위를 매기는 탐색 명령어가 포함됩니다.

핵심 기능

  • 01로컬 논문, 메모, 웹 페이지를 지속형 연구 위키로 가져옵니다.
  • 02아이디어 구상, 실험 설계와 실행, 평가, 논문 작성을 각각 별도의 스킬로 지원합니다.
  • 03Claude Code를 안정적으로 지원하며, Codex와 OpenCode 프리뷰 브랜치도 제공합니다.
  • 04보조 OpenAI 호환 LLM을 연결해 아이디어, 실험, 초안을 검토할 수 있습니다.
  • 05브라우저에서 지식 그래프를 확인하고 Obsidian 캔버스로 내보낼 수 있습니다.
  • 06작성한 LaTeX 논문을 학회 포스터와 PDF로 변환합니다.

활용 사례

  • 보유한 논문 모음으로 새로운 연구 분야의 문헌 위키를 구축합니다.
  • 에이전트와 함께 연구 아이디어를 구체화하고, 실험을 설계·실행·평가합니다.
  • 같은 위키를 활용해 LaTeX 논문 초안을 작성하고 학회 포스터를 준비합니다.
  • 기존 메모를 바탕으로 심사 의견에 대한 체계적인 답변을 준비합니다.

빠른 시작

  1. 1

    Codex Preview 브랜치를 클론합니다

    git clone -b autosci-codex https://github.com/skyllwt/AutoSci.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동합니다

    cd AutoSci
  3. 3

    설정 스크립트를 영어로 실행합니다

    ./setup.sh --lang en
  4. 4

    프로젝트에서 Codex를 시작한 다음, 조사 주제를 지정해 init skill을 호출합니다

    codex

사용 전 알아둘 점

  • 프로젝트는 내부 베타로 표시되어 있으며, 기능은 계속 테스트하고 개선하는 중입니다.
  • Claude Code 메인 버전은 안정적이지만, Codex 및 OpenCode 버전은 알려진 제약이 있는 프리뷰 버전입니다.
  • Claude Code 또는 Codex를 기반으로 실행되므로 둘 중 하나의 에이전트 런타임이 필요합니다.

포함된 컬렉션

Claude Code 도구·스킬·플러그인오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱

토픽

#ai-agent#research-automation#llm#claude-code#knowledge-base#literature-review#paper-writing#arxiv

자주 묻는 질문

AutoSci은(는) 무엇인가요?
Claude Code 또는 Codex를 기반으로 논문 수집부터 rebuttal까지 연구 전 과정을 아우르는 지속형 크로스 프로젝트 위키를 관리하는 에이전트 AI 연구 시스템입니다. AutoSci는 구조화된 지속형 위키를 중심으로 과학 연구를 정리하는 AI 연구 에이전트입니다. 논문, 메모, 웹 페이지를 위키에 수집하면 아이디어 생성, 실험 설계와 실행, 논문 초안 작성, 포스터 제작, rebuttal 작성에 활용할 수 있습니다. 지식은 세션이 끝날 때마다 초기화되는 대신 여러 프로젝트에 걸쳐 축적됩니다.
AutoSci은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
AutoSci은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
AutoSci은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. AutoSci의 마지막 커밋은 2026년 10월 30일입니다.
AutoSci은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
보유한 논문 모음으로 새로운 연구 분야의 문헌 위키를 구축합니다. 에이전트와 함께 연구 아이디어를 구체화하고, 실험을 설계·실행·평가합니다. 같은 위키를 활용해 LaTeX 논문 초안을 작성하고 학회 포스터를 준비합니다. 기존 메모를 바탕으로 심사 의견에 대한 체계적인 답변을 준비합니다.
AutoSci는 어떻게 설치하나요?
Codex Preview 브랜치를 클론합니다: git clone -b autosci-codex https://github.com/skyllwt/AutoSci.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd AutoSci 설정 스크립트를 영어로 실행합니다: ./setup.sh --lang en 프로젝트에서 Codex를 시작한 다음, 조사 주제를 지정해 init skill을 호출합니다: codex
AutoSci은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/PKU-DAIR/AutoSci

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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