Sistema de agentes de IA para ciência no OpenClaw, cujas Skills e Operators evoluem com execuções verificadas por replay e validação independente.
O ScienceClaw é um sistema de agentes para tarefas científicas que acumula melhorias reutilizáveis. Cada tarefa é resolvida como um workflow executável e tipado, cujas portas carregam informações de tipo, formato, unidade e proveniência. Quando um reparo é reproduzido após uma restauração limpa do ambiente, ele é transformado em uma Skill vinculada (um patch de estratégia) e um Operator (uma capacidade tipada e executável), que são enviados juntos ao repositório.
Uma atualização só é persistida se a reprodução da origem a reproduzir e utilizá-la, e se as tarefas de validação independente apresentarem melhora estrita dentro do orçamento. As atualizações são snapshots versionados que os usuários promovem manualmente e podem reverter. O repositório inclui uma biblioteca de ferramentas científicas (42 módulos, incluindo modelos de previsão, segmentação, proteínas e moléculas), um conjunto de Skills por disciplina que abrange 23 áreas de pesquisa e um plugin de gateway para OpenClaw. O benchmark complementar, ScienceClaw-Eval, está hospedado no Hugging Face.
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Ferramenta de machine learning open source que usa active learning para priorizar registros na triagem de grandes conjuntos de dados textuais para revisões sistemáticas.
Plugin do Zotero para conversar com um ou vários PDFs e pesquisar em toda a biblioteca usando LLMs na nuvem ou modelos locais.
Hub web e userscript do Tampermonkey que transforma um ID de artigo do arXiv em links de um clique para ferramentas de leitura, tradução, busca e discussão.
Ambiente de pesquisa em desktop, local-first e independente de modelo, para cientistas, com agentes, notebooks Python/R, conectores científicos e artefatos rastreáveis.
Uma seleção de pesquisas e artigos sobre automação com IA de todo o ciclo acadêmico, da geração de ideias à revisão por pares e divulgação.
Coleção de 177 skills de agentes validadas que ensinam agentes de programação com IA a trabalhar com bibliotecas científicas, bancos de dados e fluxos de pesquisa.