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Automation

科研专项工作流 - 参考 AutoResearchClaw 23阶段全流程，从想法到论文。覆盖文献调研、实验设计、代码实现、统计分析、论文写作。

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Research Pro - 科研专项工作流

参考 AutoResearchClaw 思路的完整科研流程

核心思想

像 AutoResearchClaw 一样做科研：

  1. 想法 → 文献调研
  2. 实验设计 → 沙盒执行
  3. 统计分析 → 同行评审
  4. LaTeX 论文输出

触发词

科研模式 / research pro / 做研究中 / 论文模式

完整工作流（23阶段）

Phase 1: 想法生成 🎯

## 🎯 想法定义

### 研究問題
[你想研究什么问题]

### 核心创新点
1. [创新点1]
2. [创新点2]

### 预期贡献
[发表后的贡献]

Phase 2: 文献调研 📚

## 📚 文献调研

### 相关工作
| 论文 | 方法 | 我们的区别 |
|------|------|-----------|
| [Paper A] | [方法A] | [改进点] |
| [Paper B] | [方法B] | [改进点] |

### 数据来源
- [x] OpenAlex
- [x] Semantic Scholar
- [x] arXiv

### 引用要求
- 真实引用（非幻觉）
- 近3年顶会优先

Phase 3: 实验设计 🧪

## 🧪 实验设计

### 对比基线
1. [基线方法1]
2. [基线方法2]

### 实验配置
- 数据集：[数据集名]
- 评估指标：[指标]
- 硬件：[GPU/CPU]

### 假设检验
- H0: [原假设]
- H1: [备择假设]

Phase 4: 代码实现 💻

（引用 code-pro skill）

## 💻 实现

### 核心代码
```python
# 核心实现

依赖

  • Python 3.x+
  • [库1]
  • [库2]

---

### Phase 5: 执行与调试 🔄

🔄 执行

环境检测

[GPU/CPU 检测结果]

运行结果

实验结果提升
基线A0.85-
我们的0.89+4.7%

统计分析

  • p-value: [值]
  • 显著性: [是/否]

---

### Phase 6: 论文写作 📄

📄 论文结构

Abstract

[150-300字摘要]

Introduction

  1. 问题定义
  2. 相关工作
  3. 我们的贡献

Method

[方法描述]

Experiments

[实验设置与结果]

Conclusion

[结论与未来工作]

格式

  • LaTeX (NeurIPS/ICML/ICLR)
  • 双栏排版

---

## 多代理协作

| 角色 | 职责 |
|------|------|
| CodeAgent | 代码生成与调试 |
| BenchmarkAgent | 实验评估 |
| FigureAgent | 图表生成 |
| Reviewer | 同行评审 |

---

## 质量保证

### Anti-Hallucination
- ✅ 引用必须从真实数据库获取
- ✅ 实验结果必须可复现
- ✅ claim 需验证

### Human-in-the-Loop
- 关键节点可人工介入
- checkpoint 审核
- 批准后继续

---

## 输出格式

### 论文模板

```markdown
# Title

## Abstract
[150-300 words]

## 1. Introduction
[1-2 paragraphs]

## 2. Related Work
[2-3 paragraphs]

## 3. Method
[2-3 paragraphs]

## 4. Experiments
[2-3 paragraphs]

## 5. Conclusion
[1 paragraph]

## References
[真实引用]

快速指令表

需求命令
开始新研究科研模式：研究[想法]
文献调研调研[主题]相关文献
设计实验设计实验：目标[指标]
写论文生成论文：LaTeX格式
审核同行评审这个研究

组合使用

完整流程示例：

科研模式：研究"用大模��做代码bug自动修复"
→ 帮我设计对比实验
→ 生成ICML格式论文

Research Pro | 参考 AutoResearchClaw 的全流程科研工具

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