ls config.yaml || ls config.researchclaw.example.yaml
   

   cp config.researchclaw.example.yaml config.yaml
   

ResearchClaw — 自主研究管线技能

描述

运行ResearchClaw的23阶段自主研究管线。给定一个研究主题，该技能将编排整个研究工作流程：文献综述→假设生成→实验设计→代码生成与执行→结果分析→论文撰写→同行评审→最终导出。

触发条件

当用户出现以下情况时激活此技能：

• - 要求研究[主题]、撰写关于[主题]的论文或调查[主题]
• 希望运行自主研究管线
• 要求从头生成研究论文
• 提及ResearchClaw名称

操作说明

前置条件检查

1. 1. 验证配置文件是否存在：

bash ls config.yaml || ls config.researchclaw.example.yaml

1. 2. 如果没有config.yaml，从示例创建：

bash cp config.researchclaw.example.yaml config.yaml

1. 3. 确保用户的LLM API密钥已在config.yaml的llm.apikey下配置，或通过llm.apikey_env环境变量设置。

运行管线

选项A：CLI（推荐）

bash
researchclaw run --topic 您的研究主题 --auto-approve

选项：

• - --topic / -t：覆盖配置中的研究主题
• --config / -c：配置文件路径（默认：config.yaml）
• --output / -o：输出目录（默认：artifacts/rc-YYYYMMDD-HHMMSS-HASH/）
• --from-stage：从特定阶段恢复（例如PAPER_OUTLINE）
• --auto-approve：自动批准关卡阶段（5、9、20），无需人工输入

选项B：Python API

python
from researchclaw.pipeline.runner import execute_pipeline
from researchclaw.config import RCConfig
from researchclaw.adapters import AdapterBundle
from pathlib import Path

config = RCConfig.load(config.yaml, check_paths=False)
results = execute_pipeline(
run_dir=Path(artifacts/my-run),
run_id=research-001,
config=config,
adapters=AdapterBundle(),
autoapprovegates=True,
)

检查结果

for r in results: print(f阶段 {r.stage.name}: {r.status.value})

选项C：迭代管线（多轮改进）

python
from researchclaw.pipeline.runner import executeiterativepipeline

results = executeiterativepipeline(
run_dir=Path(artifacts/my-run),
run_id=research-001,
config=config,
adapters=AdapterBundle(),
max_iterations=3,
convergence_rounds=2,
)

输出结构

成功运行后，输出目录包含：

artifacts//
├── stage-1/ # TOPIC_INIT 输出
├── stage-2/ # PROBLEM_DECOMPOSE 输出
├── ...
├── stage-10/
│ └── experiment.py # 生成的实验代码
├── stage-12/
│ └── runs/run-1.json # 实验执行结果
├── stage-14/
│ ├── experiment_summary.json # 聚合指标
│ └── results_table.tex # LaTeX结果表格
├── stage-17/
│ └── paper_draft.md # 完整论文草稿
├── stage-22/
│ └── charts/ # 生成的可视化图表
│ ├── metric_trajectory.png
│ └── experiment_comparison.png
└── pipeline_summary.json # 整体管线状态

实验模式

模式	描述	配置
simulated	LLM生成合成结果（不执行代码）	experiment.mode: simulated
sandbox

通过子进程在本地执行生成的代码 | experiment.mode: sandbox | | sshremote | 通过SSH在远程GPU服务器上执行 | experiment.mode: sshremote |

故障排除

• - 配置验证错误：运行researchclaw validate --config config.yaml
• LLM连接失败：检查llm.baseurl和API密钥
• 沙箱执行失败：验证experiment.sandbox.pythonpath存在并已安装numpy
• 关卡拒绝：使用--auto-approve或在阶段5、9、20手动批准

所需工具

• - 文件读写（用于配置和工件）
• Bash（用于CLI执行）
• 基本操作无需外部MCP服务器