Подборка репозиториев GitHub с открытым исходным кодом о ChatGPT, OpenAI API и Codex, которую можно искать и использовать как skill для Claude Code и Codex.
worldbench/awesome-ai-auto-research
Подборка исследований об автоматизации с помощью ИИ всего цикла научной работы — от генерации идей до рецензирования и распространения результатов.
- Звёзды
- 558
- Форки
- 51
- Открытые issues
- 3
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
Awesome AI Auto-Research — это подборка статей и инструментов к обзору об использовании ИИ для автоматизации научных исследований или помощи в них. В ней академический исследовательский цикл разделён на восемь этапов и четыре фазы: создание (генерация идей, обзор литературы, программирование и эксперименты, таблицы и графики), написание, проверка (рецензирование и ответ на рецензию) и распространение результатов (преобразование статей в слайды, постеры, видео и веб-страницы).
В каждом разделе перечислены работы по этапам и подтемам: например, генерация идей на основе LLM, агенты для глубоких исследований, системы преобразования статей в код, автоматическое написание обзоров и генерация рецензий. Где доступны, к записям добавлены ссылки на arXiv, конференции и журналы, страницы проектов и репозитории GitHub, а также бенчмарки для оценки таких систем.
Подборка пригодится исследователям и инженерам, которым нужен обзор этой области или отправная точка для поиска конкретных систем и бенчмарков.
Ключевые возможности
- 01Систематизирует статьи по восьми этапам исследовательского цикла, объединённым в четыре фазы
- 02Охватывает генерацию идей, обзор литературы, программирование и эксперименты, а также написание текстов
- 03Включает разделы о рецензировании, ответах на рецензии и распространении научных работ
- 04Содержит бенчмарки для оценки систем ИИ для научных исследований
- 05Содержит ссылки на публикации на arXiv, конференции и журналы, а также репозитории GitHub, если они доступны
Сценарии использования
- Получить обзор исследований в области научных открытий с помощью ИИ
- Найти существующие системы для обзора литературы или преобразования статей в код
- Подобрать бенчмарки для оценки генерации идей или определения новизны
- Следить за новыми работами об автоматизации исследований и рецензирования
Что важно знать
- README — это подборка статей и обзорная работа, а не исполняемое программное обеспечение, поэтому инструкций по установке и запуску нет.
Темы
Частые вопросы
- Что такое awesome-ai-auto-research?
- Подборка исследований об автоматизации с помощью ИИ всего цикла научной работы — от генерации идей до рецензирования и распространения результатов. Awesome AI Auto-Research — это подборка статей и инструментов к обзору об использовании ИИ для автоматизации научных исследований или помощи в них. В ней академический исследовательский цикл разделён на восемь этапов и четыре фазы: создание (генерация идей, обзор литературы, программирование и эксперименты, таблицы и графики), написание, проверка (рецензирование и ответ на рецензию) и распространение результатов (преобразование статей в слайды, постеры, видео и веб-страницы).
- awesome-ai-auto-research можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- awesome-ai-auto-research распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- awesome-ai-auto-research всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в awesome-ai-auto-research — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать awesome-ai-auto-research?
- Получить обзор исследований в области научных открытий с помощью ИИ Найти существующие системы для обзора литературы или преобразования статей в код Подобрать бенчмарки для оценки генерации идей или определения новизны Следить за новыми работами об автоматизации исследований и рецензирования
- Где скачать awesome-ai-auto-research?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/worldbench/awesome-ai-auto-research
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Операционная система памяти для LLM и AI-агентов: хранит, находит и управляет долговременной памятью в виде редактируемого графа.
Платформа корпоративного уровня для создания и запуска AI-агентов: управление моделями, интеграция инструментов MCP и автоматизация RPA.
Минималистичный AI-агент для разработки ПО: решает задачи из GitHub Issues или помогает в командной строке, используя только bash и около 100 строк основного кода на Python.
Подборка материалов на китайском языке о ChatGPT и передовых LLM: их использовании, промптинге, разработке приложений, агентах и инструментах для повышения продуктивности.
Практический пошаговый воркшоп на Go, в котором вы создадите coding agent на базе Claude API и постепенно добавите инструменты для работы с файлами, shell и поиска.