英語の原文: https://argusic.com/subject/research-claw
research-claw
学術研究のためのセルフホスト型 AI アシスタント: 論文を管理し、文献を検索し、締切を追跡し、あなたが既に使っているチャンネルで質問に答えます。
動作するソース: GitHubPythonMITコミット ce3a4acd65d8
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: academic writing、ai agent、arxiv、autonomous agents、feishu bot、llm、multi agent、overleaf.
research-claw は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 8 分でインストールし、6 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
Package installs cleanly via pip, all 52 existing tests pass, the CLI shows all commands (agent, gateway, doctor, onboard, stop, login, reset), the gateway server starts and serves the Web UI on port 18790 responding HTTP 200.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- test_default_max_tokens_is_capped_for_non_reasoning_models failed: max_tokens was None instead of 8192 (no default or clamping in OpenAIProvider)3 分
- test_custom_endpoint_prefers_protocol_over_model_name failed: LiteLLMProvider.__init__() got unexpected keyword argument 'provider_type'2 分
- test_custom_endpoint_prefers_protocol_over_model_name: expected api_base url mismatch after base class normalization strips /v11 分
- test_full_chain_with_parent_message failed: expected inbound_msg.channel 'feishu' but actual is 'im_feishu' (matching channel.name)1 分
- test_explicit_max_tokens_above_cap_is_clamped failed: max_tokens 20000 unclamped instead of 8192
- test_native_routing_prefers_protocol_over_model_name failed: same keyword argument issue
- インストール時間
- 8 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 7 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 6 件に遭遇、6 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- pytest tests/ exited 0, 52 passed; curl -s -L -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:18790/ui returned 200; curl -s -L -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:18790/ returned 200
- 使用したモデルのトークン
- 148,079
- テストした正確なコミット
- ce3a4acd65d8
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
self.assertIn('[Replying to: "Please review the draft"]', inbound_msg.content)
self.assertIn("Done, LGTM", inbound_msg.content)
- self.assertEqual(inbound_msg.channel, "feishu")
+ self.assertEqual(inbound_msg.channel, "im_feishu")
def test_full_chain_parent_is_post_message(self):
"""Reply to a post (rich text) message should extract text content."""
Now let me format the result:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 8, "er…
tokens used
148,079
Now let me format the result:
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 8, "er…セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 8 分でインストールできました。
- 6 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
- 手早く評価したい場合: クローンから 8 分後には動作していました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
academic-writingai-agentarxivautonomous-agentsfeishu-botllmmulti-agentoverleafoverleaf-syncresearch-toolsscientific-writingself-hostedtelegram-bot
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/research-claw)質問
- research-claw は動作しますか?
- はい。research-claw は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 8 分でインストールして起動し、途中で 6 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は research-claw をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット ce3a4acd65d8 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- research-claw のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.10 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- research-claw のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 8 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- research-claw には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- research-claw のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 6 件の問題が発生しました。そのうち 6 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- research-claw の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。