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해결하는 문제

프로젝트의 어느 단계에 있든 연구자들은 적절한 AI 도구를 찾고, 신뢰할 수 있는지 평가하고, 분리된 스크립트를 연결하는 데 시간을 낭비하는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 실제 연구에서 시도된 AI 지원 워크플로우를 찾고 공유할 수 있는, 커뮤니티가 지속적으로 업데이트하는 단일 장소를 제공함으로써 이 문제를 해결합니다. 도구를 연구 단계별로 구성하므로 문헌 검토, 데이터 준비, 실험 실행, 논문 작성 등에 무엇이 있는지 빠르게 확인할 수 있습니다.

작동 방식

이 저장소는 구조화된 테이블 기반 카탈로그입니다. 연구 수명 주기를 종단 간 자동화(0단계)부터 방향 탐색, 문헌 연구, 데이터 준비, 방법 설계, 실험 실행, 시각화, 작성, 재현성, 보급까지 10단계로 나눕니다. 각 단계에 대해 간단한 설명, 구성 요소 유형(에이전트, 스킬, 도구, 워크플로우, Python 패키지, 플러그인, 플랫폼), GitHub 링크, 별 수, 선택적 데모 또는 논문 링크와 함께 선별된 프로젝트를 나열합니다. 이 프로젝트에는 구체적인 튜토리얼이 포함된 모범 사례 섹션도 있으며 기여를 장려합니다. 커뮤니티 구성원은 사용한 도구의 행을 추가하거나, 실패 사례와 한계를 포함하여 직접 개발한 재사용 가능한 워크플로우를 공유할 수 있습니다. 별 수는 GitHub Action에 의해 매일 자동으로 업데이트됩니다.

대상 사용자

연구 프로세스의 어떤 부분이든 AI를 사용하여 가속화하려는 연구자, 과학자, 대학원생을 위한 것입니다. 또한 오픈 소스이고 적극적으로 유지 관리되며 명확한 문서가 있는 도구를 중시하는 사람들을 위한 것입니다. 또한 무엇이 빠져 있는지 확인하고 자신의 테스트된 워크플로우를 기여하려는 개발자나 도구 제작자에게도 유용합니다.

하이라이트

• 명확하게 정의된 10단계로 연구 수명 주기 전체를 한 곳에서 다룹니다.
• 각 항목에는 간결한 설명, 유형(에이전트, 스킬, 도구 등), GitHub 링크, 별 수, 종종 데모 또는 논문 참조가 포함됩니다.
• 엄격한 포함 기준으로 선별: 연구 중심, 실행 가능한 코드 또는 재사용 가능한 프로세스, 적극적으로 유지 관리, 명확한 문서, 실제로 입증됨.
• 커뮤니티 기반: 누구나 사용한 도구에 대한 줄을 추가하거나 실패 사례를 포함한 자신의 작업 예제를 공유할 수 있습니다.
• AlphaFold3를 사용한 단백질 구조 추론 및 자연어 문헌 검색과 같은 실제 튜토리얼이 포함된 모범 사례 섹션이 포함되어 있습니다.
• 별 수는 매일 자동으로 새로 고쳐지므로 수동 노력 없이 목록이 최신 상태로 유지됩니다.