- name
- huo15-research-pipeline
- version
- 1.0.2
- aliases
- description
- 从想法到论文的全自主研究管道，6阶段，含HITL，输出到Obsidian
huo15-research-pipeline
从想法到论文的全自主研究管道，灵感来自 AutoResearchClaw
元信息
- version: 1.0.0
- trigger: 研究管道、research pipeline、自动研究、想法到论文、研究 [课题]
- author: huo15
- compatibility: OpenClaw >= 1.0
功能概述
将一个研究课题全自动推进至论文产出，涵盖范围定义、文献发现、知识综合、实验设计、结果分析与论文撰写。全程人类在环（HITL），每个 Phase 完成后等待用户确认。
核心流程
用户: "研究 [课题]"
│
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│ Phase A: 范围定义 │ → 用户确认
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│ Phase B: 文献发现 │ → 用户确认
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│ Phase C: 知识综合 │ → 用户确认
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│ Phase D: 实验设计 │ → 用户确认
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│ Phase E: 结果分析 │ → 用户确认
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│ Phase F: 论文撰写 │ → 完成
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输出到 ObsidianPhase 详细说明
Phase A: 研究范围定义
定义研究问题、目标、范围边界和成功标准。
输出：
- 研究问题（1-3 个核心问题）
- 研究目标（ SMART 格式）
- 范围边界（ in-scope / out-of-scope）
- 成功标准
Phase B: 文献发现与筛选
搜索相关论文、博客、技术报告，筛选高质量来源。
输出：
- 关键词列表
- 筛选出的文献列表（含标题、摘要、链接）
- 文献质量评分
Phase C: 知识综合与假设生成
整合文献发现，生成假设或研究问题。
输出：
- 知识图谱摘要
- 核心发现列表
- 假设 / 待验证命题
Phase D: 实验设计与执行
设计验证假设的实验方案，包括数据、方法和评估指标。
输出：
- 实验设计方案
- 数据需求
- 评估指标
Phase E: 结果分析
分析实验结果，生成洞察。
输出：
- 结果摘要
- 统计显著性（如适用）
- 洞察列表
Phase F: 论文撰写
按学术论文结构输出完整内容。
输出：
- 标题 + 摘要
- 引言
- 相关工作
- 方法
- 结果
- 讨论
- 结论
- 参考文献
使用方式
用户: 研究 大语言模型在代码补全任务中的性能评估或直接说：
用户: 自动研究 基于强化学习的机器人抓取策略输出位置
所有研究产物保存至：
$HOME/.openclaw/agents/main/agent/kb/raw/research-{课题名}-{日期}/结构：
research-{课题}-{日期}/
├── 00_scope.md # Phase A 输出
├── 01_discovery.md # Phase B 输出
├── 02_synthesis.md # Phase C 输出
├── 03_experiment.md # Phase D 输出
├── 04_analysis.md # Phase E 输出
├── 05_paper.md # Phase F 输出（完整论文）
└── log.txt # 执行日志人类在环（HITL）
每个 Phase 完成后，脚本会：
- 显示该阶段产出摘要
- 询问用户：
继续下一步 / 调整参数 / 终止 - 等待用户输入后执行下一阶段
调用示例
cd ~/.openclaw/workspace/skills/huo15-research-pipeline
./scripts/research.sh "大语言模型在代码补全任务中的性能评估"依赖
openclawCLI（用于 LLM 调用）curl（用于 Web 搜索）jq（用于 JSON 解析）obsidian-cli（可选，用于直接写入 Obsidian）
注意事项
- 研究过程可能耗时较长，建议在空闲时运行
- 每个 Phase 的产出都会保存，中断后可从断点继续
- 论文撰写 Phase 会尽量保持学术规范，可直接提交或进一步编辑