AutoResearchClaw — 自律的な論文作成エージェント

概要

AutoResearchClawは「アイデアをチャットするだけで論文を得る」ことを目標とした、研究ワークフロー自動化のプロトタイプです。リポジトリにはOpenClawとの統合を想定した構成ファイルや実行用のテスト設定が含まれ、チャット入力→アイデア展開→ドラフト生成といった一連の流れを自律化するための設計がうかがえます。小規模なリポジトリながら、設定ファイル（YAML）で挙動を制御できる点や、.claudeディレクトリなどLLM接続まわりの痕跡があり、実験ベッドとして利用しやすい構成です（約300字）。

リポジトリの統計情報

スター数: 29
フォーク数: 1
ウォッチャー数: 29
コミット数: 2
ファイル数: 12
メインの言語: Python

主な特徴

チャットベースの「アイデア→論文」自動化ワークフローのプロトタイプ実装
OpenClaw（リポジトリ内記述）や外部LLMサービスとの連携を想定した構成
YAMLベースの設定ファイルで実行パラメータやテストランを切り替え可能
軽量で試験的なコードベース、カスタマイズしやすい構造

技術的なポイント

AutoResearchClawはPythonで書かれた軽量フレームワークとして、対話ベースの入力から研究アウトプット（論文草案）生成までを自動化するための構成要素を備えています。リポジトリに含まれるconfig.researchclaw.example.yamlやconfig_test_run.yamlにより、モデル選択、プロンプトテンプレート、実行モード（テスト／本番）といった挙動を外部から制御できる点が重要です。.claudeディレクトリの存在はAnthropic Claudeなど外部LLMとの接続設定や認証情報を置く設計を示唆しており、OpenClawという上位エージェントフレームワークを通じて複数ステップの自動化（アイデア補完、関連文献抽出、本文生成、参考文献整形など）をオーケストレーションする想定が見受けられます。

設計上は「プロンプト駆動のパイプライン」と「設定駆動の再現性」を両立させることを目標としており、YAML設定によりプロンプト文言や生成段階の制御（温度、最大トークン、段階的生成フローなど）を切り替えられます。小規模リポジトリであるため実装は実験的ですが、拡張ポイントが明確で、モデルラッパー・エージェントロジック・出力整形の各レイヤーを独立して改良できる構造です。現状コミット数が少なくドキュメントも限定されるため、実運用には追加実装（ログ管理、評価メトリクス、外部検索APIの統合、倫理・出典チェック）の作業が必要ですが、研究アイデアをプロトタイピングするための出発点として有用です（約700字）。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.claude: dir
.gitignore: file
README.md: file
config.researchclaw.example.yaml: file
config_test_run.yaml: file

…他 7 ファイル

（注）ファイル群は比較的コンパクトで、設定テンプレートや最小限の実行ラッパー、ドキュメント画像などが含まれます。READMEはロゴやフレームワーク図を用いて目的を視覚的に示しており、まずはconfig_test_run.yamlで簡単な挙動確認を行うワークフローが想定されています。

まとめ

研究自動化を目指す実験的なPythonプロトタイプで、拡張性は高いが実運用には追加実装が必要です（約50字）。

リポジトリ情報：

名前: AutoResearchClaw
説明: Fully autonomous research from idea to paper. Chat an Idea. Get a Paper. Fully Autonomous. 🦞
スター数: 29
言語: Python
URL: https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw
オーナー: aiming-lab
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/186755503?v=4

READMEの抜粋：

Chat an Idea. Get a Paper. Fully Autonomous.

Just chat with OpenClaw: "Research X" → done.

AutoResearchClaw Framework