Dr. Claw: 面向科研全流程的通用 AI 研究助手

在一个工作区里完成研究规划、执行与写作。

Overview

Dr. Claw 是一个面向不同研究方向的通用 AI 研究助手，帮助研究者和团队完成从想法形成、实验推进到论文产出的全流程工作。它把关键研究环节整合到同一个空间中，让你把精力放在问题本身和迭代质量上，而不是工具切换与流程拼接。

产品截图

理念：杠杆化认知

纯手工太慢，完全交给 AI 又太平庸，Vibe Researching 才是新的范式。 Dr. Claw 以 Agentic Execution 放大你的 Research Taste，让你既能更快推进、更大胆探索，也始终守住科研严谨性的底线。

亮点

🔬 Research Lab — 端到端研究仪表盘：定义研究简报、生成任务流水线、追踪 Survey → Ideation → Experiment → Publication → Promotion 各阶段进度，一览参考论文、Idea（支持 LaTeX 数学公式渲染）和缓存产物
⚡ Auto Research — 可直接从 Project Dashboard 一键顺序执行研究任务，实时打开对应 session，并在运行完成后发送邮件通知
📚 100+ Research Skills — 覆盖 Idea 生成、代码调研、实验开发与分析、论文写作、审阅回复与交付的技能库 — Agent 自动发现并作为任务级辅助
🗂️ 对话驱动的 Pipeline — 在 Chat 中描述你的研究想法，Agent 使用 inno-pipeline-planner skill 交互式生成结构化研究简报和任务列表 — 无需手动选择模板
🤖 多 Agent 后端 — 可在 Claude Code、Gemini CLI、Codex 和 OpenRouter 之间切换作为执行引擎

流水线产出物

	产出物	存储位置	说明
📚	文献综述	`Survey/reports/`	基于 arXiv、Semantic Scholar 和网络来源的带引用文献综述
💡	研究创意	`Ideation/ideas/`	多维度评估打分的头脑风暴输出
🔬	实验代码	`Experiment/core_code/`	由"计划 → 实现 → 评判"循环产出的代码
📊	分析结果	`Experiment/analysis/`	统计分析、表格和论文级图表
📝	论文草稿	`Publication/paper/`	IEEE/ACM 格式学术论文，含引用和 LaTeX 数学公式
🎞️	学术展示	`Promotion/slides/`	演示文稿、TTS 语音旁白和演示视频

完整产出物列表和项目目录结构请参见 docs/pipeline-outputs.md。

更多功能

💬 交互式 Chat + Shell — 与 Agent 对话或直接进入终端 — 与研究上下文并排使用
📁 文件 & Git 浏览器 — 语法高亮浏览文件、实时编辑、暂存变更、提交和切换分支，无需离开 UI
📱 响应式 & PWA 就绪 — 桌面、平板和移动端布局，底部选项卡栏、滑动手势和添加到主屏幕支持
🔄 会话管理 — 恢复对话、管理多个会话，跨项目追踪完整历史

功能截图

展开查看截图

Project Dashboard — 从项目总览进入，查看状态并启动端到端自动化流程。

Skill Library — 浏览覆盖想法生成、实验推进与论文写作的技能库。

News Dashboard — 在同一工作区内跟踪研究相关的资讯更新。

快速开始

桌面应用（Beta）： 想跳过以下安装步骤？可以直接从 GitHub Releases 下载最新的 .dmg（macOS）或 .exe（Windows）安装包运行。桌面应用目前为 Beta 版本 — 如需更稳定的体验，请按照下方完整安装步骤操作。

前置要求

Node.js v20 或更高版本（推荐 v22 LTS，见 .nvmrc）
至少安装并配置以下 CLI 工具之一：
国内用户可以配置 OpenRouter
部分系统需要原生构建工具来安装 node-pty、better-sqlite3 等依赖；如果 npm install 失败，请查看 FAQ。

Cursor Agent 支持正在开发中，即将推出。

方式一：npx 一键启动（推荐）

无需克隆仓库或手动配置，直接运行：

npx dr-claw

或全局安装后使用：

npm install -g dr-claw
dr-claw

打开浏览器访问 http://localhost:3001，创建账户即可开始使用。

方式二：从源码安装（开发者）

克隆仓库：

git clone https://github.com/OpenLAIR/dr-claw.git
cd dr-claw

安装依赖：

npm install

配置环境：

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置端口等偏好配置

如需自定义端口、认证或工作区设置，请参阅 docs/configuration.zh-CN.md。

启动应用：

# 开发模式（支持热重载）
npm run dev

使用应用

Dr. Claw 提供两种使用方式：前端 UI 和 纯终端模式。UI 提供更丰富的可视化，但偶尔可能遇到 bug；纯终端模式更加稳定轻量。

方式 A：前端 UI

在浏览器中打开 Web UI

打开浏览器访问 http://localhost:5173（或您在 .env 中配置的端口）。

方式 B：纯终端模式

使用 CLI 工具搭配你偏好的 Agent

打开第二个终端（保持第一个终端中的 npm run dev 运行），安装 drclaw CLI 工具：

pip install -e ./agent-harness

使用创建账户时设置的用户名和密码登录：

drclaw auth login --username 你的用户名 --password 你的密码

安装至少一个 Agent CLI（如果尚未安装）：

Agent	安装命令	认证方式
Claude Code	`npm install -g @anthropic-ai/claude-code`	`claude` → 按提示完成 OAuth
Gemini CLI	`npm install -g @google/gemini-cli`	`gemini` → Google 登录，或 `export GOOGLE_API_KEY=...`
Codex CLI	`npm install -g @openai/codex`	`codex login`，或 `export OPENAI_API_KEY=...`
OpenRouter	无需安装 CLI	`export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...`（在 openrouter.ai/keys 获取密钥）

OpenRouter 允许你通过单个 API 密钥使用任意模型（GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Mistral、Qwen 等）。在 UI 中选择模型或在 .env 中设置 OPENROUTER_MODEL。

进入你要工作的项目目录，启动任一 Agent：

cd /path/to/your/project
claude    # 或: gemini | codex

dr-claw/skills/ 中的技能会在项目创建时自动软链接到项目的 .claude/skills/ 目录，Agent 无需额外配置即可自动发现。你也可以在会话中手动引用任意技能：

> Read .claude/skills/inno-experiment-analysis/SKILL.md and follow it to analyze my results.

方式 C：OpenRouter 终端对话

使用任意 OpenRouter 模型的轻量终端对话

如果你想要一种轻量级的纯终端体验，使用任意 OpenRouter 模型，可以使用内置的 dr-claw chat 命令。无需浏览器或 UI — 直接在终端中进行具备完整工具调用能力（文件读写、Shell、Grep、Glob、网页搜索/抓取）的智能体对话。

# 确保已设置 OPENROUTER_API_KEY（或使用 --key 传入）
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

# 使用任意模型启动对话
node server/cli.js chat --model moonshotai/kimi-k2.5

也可以直接传入 API 密钥：

node server/cli.js chat --model anthropic/claude-sonnet-4 --key sk-or-your-key

参数	说明
`--model <slug>`	OpenRouter 模型标识（如 `moonshotai/kimi-k2.5`、`anthropic/claude-sonnet-4`、`deepseek/deepseek-r1`）
`--key <key>`	OpenRouter API 密钥（默认使用 `OPENROUTER_API_KEY` 环境变量）

浏览所有可用模型：openrouter.ai/models。

方式 D：桌面应用

作为独立桌面应用运行（macOS 和 Windows）

# 开发模式（启动 Electron 并支持热重载）
npm run desktop:dev

# 构建可分发的安装包（.dmg / .exe）
npm run desktop:dist

桌面架构、IPC 桥接和 CI/CD 发布流程的详细说明请参阅 electron/README.md。

如果后续 Agent 网页搜索不可用，请查看网页搜索排障。

接入 OpenClaw

把 Dr. Claw 变成移动端友好、支持语音的研究秘书

OpenClaw 通过 drclaw CLI 连接 Dr. Claw，提供项目控制、智能摘要和主动通知 — 随时随地在手机或聊天中使用。

架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  用户（手机 / 聊天 / 语音）                                    │
│    ↕                                                        │
│  OpenClaw  ── 秘书层 ──────────────────────────────────┐    │
│    │  执行本地 `drclaw ...`              接收推送消息    │    │
│    ↓                                        ↑          │    │
│  drclaw CLI  ── 稳定控制面 ────────────────────────┐   │    │
│    │  JSON + openclaw.* schema          WebSocket  │   │    │
│    ↓                                        │      │   │    │
│  Dr. Claw 服务                           Watcher ──┘   │    │
│    (项目、会话、pipeline、产物)                          │    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

集成分三层：

层级	功能
控制面	OpenClaw 在本地执行 `drclaw --json ...` 命令
结构化契约	JSON 响应携带版本化的 `openclaw.*` schema
主动推送	事件驱动的 watcher 把重要变化推送到飞书 / Lark

快速接入（6 步）

前置条件

Dr. Claw 服务已启动（npm run dev 或 drclaw server on）
至少有一个项目和一个执行后端（Claude Code、Gemini CLI 或 Codex）
OpenClaw 具备本地 shell / exec 能力
（可选） 飞书 / Lark channel 用于推送通知

1. 启动服务

npm install && npm run dev       # 或: drclaw server on
drclaw --json auth status        # 验证连通性

drclaw server status 只报告 drclaw server on 拉起的 daemon。如果用 npm run dev 启动，它可能显示 STOPPED，但 http://localhost:3001 实际可用 — 以 auth status 为准。

2. 安装 CLI

pip install -e ./agent-harness
drclaw --help

如果 PATH 中没有 drclaw：

PYTHONPATH=agent-harness python3 -m cli_anything.drclaw.drclaw_cli --help

3. 登录认证

drclaw auth login --username <user> --password <pass>
drclaw --json projects list      # 应返回你的项目列表

4. 关联 OpenClaw

drclaw install --server-url http://localhost:3001
# 带推送 channel：
drclaw install --server-url http://localhost:3001 --push-channel feishu:<chat_id>

这会复制 Dr. Claw skill、安装 wrapper 脚本，并保存服务地址和 CLI 路径。

5. 验证核心流程

从 OpenClaw 执行以下四个命令 — 如果都返回有效 JSON，说明集成已就绪：

drclaw --json projects list                            # 解析项目
drclaw --json chat waiting                             # 等待回复的会话
drclaw --json digest portfolio                         # 跨项目汇总
drclaw --json workflow status --project <project>      # 单项目状态

6. 回复会话

drclaw --json chat waiting                             # 选择会话
drclaw --json chat reply --project <proj> --session <sid> -m “按方案 B 继续。”
drclaw --json chat waiting --project <proj>            # 确认已处理

多轮项目讨论：

drclaw --json chat project --project <proj> --session <sid> -m “总结当前 blockers。”

结构化 Schema

面向机器的命令返回版本化的 openclaw 字段：

Schema	用途
`openclaw.turn.v1`	��轮对话摘要
`openclaw.project.v1`	项目摘要（状态、计数、下一步操作）
`openclaw.portfolio.v1`	跨项目概览与建议
`openclaw.daily.v1`	每日摘要
`openclaw.report.v1`	移动端报告
`openclaw.event.v1`	Watcher 事件与派生 signal

客户端消费建议：

场景	读取字段
判断是否需要打断用户	`openclaw.decision.needed`
快捷操作 / 语音建议	`openclaw.next_actions`
紧凑展示	`openclaw.turn.summary` 或 `openclaw.focus`
处理 watcher 通知	`openclaw.event.v1.event.signals`

只要有 openclaw 字段，就不要只依赖原始 reply 文本。

正式契约文档：agent-harness/cli_anything/drclaw/SCHEMA.md

主动 Watcher

Watcher 订阅 Dr. Claw WebSocket 事件，只在真正值得提醒时推送通知。

# 配置推送 channel
drclaw openclaw configure --push-channel feishu:<chat_id>

# 管理 watcher
drclaw --json openclaw-watch on --to feishu:<chat_id>
drclaw --json openclaw-watch status
drclaw --json openclaw-watch off

工作流程：

WebSocket 事件 → 项目解析 → snapshot 对比 → signal 推导
                                                ↓
                   去重 (6h TTL) ← 稳定签名 + signal kinds
                                                ↓
                   openclaw agent --deliver → 飞书 / Lark 消息
                          (回退：bridge 直接发送)

派生 signal：

Signal	含义
`human_decision_needed`	Agent 请求工具调用权限
`waiting_for_human`	会话等待用户输入
`blocker_detected` / `blocker_cleared`	任务阻塞 / 解除阻塞
`task_completed`	任务完成
`next_task_changed`	推荐的下一个任务已变更
`attention_needed`	需要关注
`session_aborted`	会话执行中止

状态文件：~/.drclaw/openclaw-watcher-state.json | 日志：~/.drclaw/logs/openclaw-watcher.log

串行化本地 Turn

当 OpenClaw 反复调用 openclaw agent --local 时，使用 wrapper 脚本避免 session lock 冲突：

agent-harness/skills/dr-claw/scripts/openclaw_drclaw_turn.sh \
  --json -m “Use your exec tool to run \`drclaw --json digest portfolio\`. Return only raw stdout.”

原则：稳定的串行调用永远优于冒险的并发调用。

接入自检清单

当以下场景全部通过时，你的 OpenClaw 集成就已完成：

OpenClaw 能列出 Dr. Claw 项目
OpenClaw 能识别等待中的会话
OpenClaw 能成功回复一个会话
OpenClaw 能产出 digest portfolio 汇总
OpenClaw 在飞书 / Lark 收到至少一条 watcher 推送

此时 OpenClaw 就已经成为 Dr. Claw 的移动秘书。用户可以自然地说：

”看看哪些项目在等我回复。” ”总结一下这个项目的进展和 blockers。” ”替我回复这个会话：按方案 B 继续，做完汇报。” ”给我一个跨项目进展汇总，推荐今天优先处理什么。” ”我有个新想法 — 建个项目，和我讨论清楚，然后开始规划。”

配置说明

Dr. Claw 会从 .env 读取本地配置。对大多数用户来说，只需要把 .env.example 复制为 .env；但以下几个配置项最常需要尽早调整：

PORT：后端服务端口
VITE_PORT：前端开发服务器端口
HOST：前后端服务绑定地址
JWT_SECRET：当你要把 Dr. Claw 暴露到 localhost 之外时必须设置
WORKSPACES_ROOT：新项目工作区的默认根目录

完整环境变量说明和部署注意事项见 docs/configuration.zh-CN.md。

Auto Research 的邮件通知配置在应用内的 Settings → Email。当前 v1 支持 Claude Code、Codex、Gemini 和 OpenRouter 作为执行引擎进行无人值守研究任务执行；如果运行中断，系统会自动回收僵尸 run，避免其长期停留在 running 状态。

OpenRouter 配置

OpenRouter 作为一等公民集成，让你通过一个 API 密钥访问数百个模型（GPT-5、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Mistral、Qwen、Kimi 等）。

配置

在 openrouter.ai/keys 获取 API 密钥。
通过以下三种方式之一设置密钥：
- 环境变量： export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
- .env 文件： 在项目 .env 中添加 OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
- UI 界面： 进入 Settings → OpenRouter 并粘贴密钥

在 UI 中使用 OpenRouter

打开项目并进入 Chat。
在 Choose Your AI Assistant 下点击 OpenRouter。
在下拉菜单中搜索模型（会从 OpenRouter 获取完整列表），或输入自定义模型标识。
开始对话 — Agent 具备与 Claude、Gemini、Codex 相同的工具调用能力（文件读写、Shell、Grep、Glob、网页搜索/抓取、Todo）。

OpenRouter 同样可用于 Project Dashboard 上的 Auto Research — 选择它作为提供方并选择任意模型。

在终端中使用 OpenRouter

无需浏览器。dr-claw chat CLI 提供完整的智能体终端会话：

# 基本用法
node server/cli.js chat --model moonshotai/kimi-k2.5

# 指定 API 密钥
node server/cli.js chat --model deepseek/deepseek-r1 --key sk-or-your-key

CLI 支持与 UI 相同的工具（文件读写、Shell、Grep、Glob、网页搜索、网页抓取、Todo）。输入你的消息，Agent 将自主执行多步骤研究任务。

默认模型

在 .env 中设置 OPENROUTER_MODEL 以更改未指定模型时的默认值：

OPENROUTER_MODEL=moonshotai/kimi-k2.5

如未设置，默认使用 anthropic/claude-sonnet-4。

Research Lab — 快速示例

Dr. Claw 的核心功能是 Research Lab。

Research Lab 截图

典型流程如下：

在 Settings 中配置一个受支持的 Agent。
如果希望收到完成通知，在 Settings → Email 中配置邮件信息。
在 Chat 中描述你的研究想法。
让 Agent 生成 .pipeline/docs/research_brief.json 和 .pipeline/tasks/tasks.json。
在 Research Lab 中查看流水线，并把任务发送回 Chat 执行，或者在 Project Dashboard 上点击 Auto Research 让系统顺序执行全部任务。

完整操作步骤请见下方 使用指南。

使用指南

启动 Dr. Claw 后，打开浏览器并按以下步骤操作。

第 1 步 — 创建或打开项目

首次打开 Dr. Claw 时，您会看到 Projects 侧边栏。您有两种选择：

打开已有项目 — Dr. Claw 会自动发现已注册项目，以及来自 Claude Code、Codex、Gemini 的关联会话。
创建新项目 — 点击 "+" 按钮，选择本机的一个目录，Dr. Claw 会创建：.claude/、.agents/、.gemini/ 等 Agent 目录、标准工作区元数据、链接的 skills/ 目录、预设研究目录（Survey/references、Survey/reports、Ideation/ideas、Ideation/references、Experiment/code_references、Experiment/datasets、Experiment/core_code、Experiment/analysis、Publication/paper、Promotion/homepage、Promotion/slides、Promotion/audio、Promotion/video），以及项目根目录下的 instance.json（上述目录的绝对路径写入其中）。Cursor Agent 支持即将推出。

默认项目存储路径： 新项目默认存储在 ~/dr-claw 目录下。可在 Settings → Appearance → Default Project Path 中修改，也可通过环境变量 WORKSPACES_ROOT 设置。该配置持久化在 ~/.claude/project-config.json 中。

第 2 步 — 通过 Chat 生成研究流水线

创建或打开项目后，Dr. Claw 默认进入 Chat 页面。如果尚未生成研究流水线，页面会显示引导提示，并提供 Use in Chat 按钮注入模板提示。

Chat 截图

描述你的研究想法 — 即使只是一个大概的方向也可以。Agent 会使用 inno-pipeline-planner skill 与你交互，然后生成：

.pipeline/docs/research_brief.json（结构化研究简报）
.pipeline/tasks/tasks.json（任务流水线）

第 3 步 — 在 Research Lab 查看并执行任务

切换到 Research Lab 查看生成的任务、进度指标和研究产物，然后执行任务：

任务执行截图

通过 CLI 选择器 选择后端（Claude Code、Gemini CLI 或 Codex）。
在 Research Lab 中对 pending 任务点击 Go to Chat 或 Use in Chat。
Agent 执行任务并将结果写回项目。

可选项 — 在 Project Dashboard 中运行 Auto Research

如果你希望 Dr. Claw 端到端自动执行整条任务流水线，可以使用 Auto Research：

打开 Settings → Email，配置 Notification Email、Sender Email 和 Resend API Key。
确认项目中已经存在 .pipeline/docs/research_brief.json 和 .pipeline/tasks/tasks.json。
打开 Project Dashboard，在项目卡片上点击 Auto Research。
点击 Open Session 可随时跳转到本次运行创建的 Claude session。
所有任务完成后，Dr. Claw 会发送完成通知邮件；如果 session 中途被打断，系统会自动恢复 stale run，避免它一直卡在 running 状态。

可选项 — 配置 Auto Research Hub

Auto Research Hub（侧边栏 → Auto Research）让你浏览和配置第三方研究工具包。目前支持三个工具包：

工具包	说明	依赖
ARIS	端到端自动研究流水线，支持跨模型对抗审稿	需要配置 MCP Reviewer
Autoresearch	目标驱动的迭代引擎，含 9 个子命令	零依赖
DeepScientist	13 阶段研究 OS（ICLR 2026），含 50+ 模板	零依赖

使用方法：

在侧边栏点击 Auto Research 打开 Hub 页面。
选择一个工具包，展开 包含的工作流 查看可用的 slash 命令。
如果工具包需要配置（如 ARIS），展开 环境配置，选择 MCP 审稿服务，输入 API Key，然后点击 一键配置。
前往 Chat，点击输入框上方的 Auto Research 下拉菜单，选择对应的工具包和工作流。
输入研究方向或主题，Agent 将端到端执行所选工作流，并将结果写入项目。

零依赖工具包（Autoresearch、DeepScientist）开箱即用，无需配置步骤。

Details

第 4 步 — 网页搜索排障

如果 Agent 不能搜索网页，通常是当前权限设置过于严格。除此之外，也需要确认当前进程是否仍然启用了运行时网络锁。

检查运行时网络锁：

echo "${CODEX_SANDBOX_NETWORK_DISABLED:-0}"

如果输出为 1，即使在 Settings 中放宽权限，网络请求仍可能被阻止。需要在部署或启动层（shell profile、systemd、Docker、PM2）移除或覆盖该变量，然后重启 Dr. Claw。

打开 Settings（侧边栏齿轮图标）。
进入 Permissions，然后选择当前使用的 Agent：

Claude Code：
- 在 Allowed Tools 中允许 WebSearch、WebFetch。
- 确认这两个工具不在 Blocked Tools 中。
- 若希望减少确认弹窗，可开启 Skip permission prompts。
Gemini CLI：
- 选择合适的 Permission Mode。
- 若需要网页访问，在 Allowed Tools 中允许 google_web_search 与 web_fetch。
- 确认它们不在 Blocked Tools 中。
Codex：
- 在 Permission Mode 中切换到 Bypass Permissions（在需要网页访问时）。

返回 Chat，发送新消息并重新尝试网页搜索。

Codex 权限模式说明：

Default / Accept Edits：仍是沙箱执行，网络可能继续受会话策略限制。
Bypass Permissions：sandboxMode=danger-full-access，具有完整磁盘与网络访问权限。

安全提示：

仅在可信项目/环境中使用更宽松的权限设置。
完成网页搜索后，建议切回更安全的设置。

第 5 步 — 解决"Workspace Trust"或首次运行错误

每个 Agent 首次在项目目录中执行代码时，可能需要进行一次性的信任确认或登录。如果 Chat 窗口卡住或弹出信任/认证提示，请切换到 Dr. Claw 内置的 Shell 标签页，在那里同意提示即可。

操作步骤：

切换到 Dr. Claw 的 Shell 标签页。
在 Shell 中同意 trust/auth 提示。
返回 Chat 重新发送消息即可。

Dr. Claw 默认已经开启 trust 流程，因此通常不需要再手动输入额外的 trust 指令。

信任状态按目录持久保存，每个项目只需操作一次。

Shell 标签页无法使用？ 如果 Shell 标签页报 Error: posix_spawnp failed，请参阅 docs/faq.zh-CN.md 中的修复方法，然后重试。

您也可以随时切换到其他标签页：

标签页	功能说明
Chat	从这里开始。用它描述研究想法、生成流水线，并用所选 Agent 执行任务。
Survey	查看当前项目的论文、文献图谱、笔记和调研阶段任务。
Research Lab	在一个视图里查看研究简报、任务列表、进度和已生成的产物。
Skills	浏览已安装的 Skills，查看内容，并导入本地 Skills。
Compute	在一个位置管理计算资源并运行实验工作负载。
Shell	需要直接使用 CLI、处理 trust 提示或手动执行命令时，使用内置终端。
Files	浏览、打开、创建、重命名和编辑项目文件，并支持语法高亮。
Git	不离开应用即可查看差异、暂存更改、提交和切换分支。

研究技能（Skills）

Dr. Claw 当前以生成后的 Pipeline Task List 作为执行流水线。项目内置了 100+ 个 skills（位于 skills/），用于辅助科研任务，包括 idea 探索、代码调研、实验开发/分析、论文写作、审阅与交付等。 Agent 会自动发现这些 skills，并在任务执行过程中按需调用。

Claude Code 插件

如果你主要使用 Claude Code 作为编程代理，希望在终端中直接使用 Dr. Claw 的研究流水线而无需运行完整的 Web UI，可以使用独立的 Claude Code 插件：

OpenLAIR/dr-claw-plugin-cc

该插件提供 4 个斜杠命令（/drclaw:setup、/drclaw:status、/drclaw:run、/drclaw:reset），让你可以初始化研究项目、跟踪 5 个流水线阶段的进度并执行任务 — 全部在 Claude Code 会话中完成。

安装

在任意 Claude Code 会话中运行：

/plugin marketplace add OpenLAIR/dr-claw-plugin-cc
/plugin install dr-claw@dr-claw
/reload-plugins

插件安装完成后在后续会话中均可使用。运行 /drclaw:setup 即可初始化新的研究项目。

安装范围： 默认安装到用户级别（所有项目可用）。添加 --scope project 可仅安装到当前项目，--scope local 可安装到本机。

包含内容

60+ 内置技能 — 从 Dr. Claw 技能库中精选的子集，涵盖文献调研、想法生成、实验开发、论文写作等
3 种项目模板 — 方法/模型、数据集/基准、综述论文，每种都有预配置的任务流水线
自动检测 — 插件在会话启动时自动检测已有的流水线项目并显示当前进度
相同数据格式 — 插件创建的项目使用与完整 Dr. Claw 工作区相同的 research_brief.json 和 tasks.json 格式，两者可以互通

注意： 插件内置的技能是本仓库技能库的快照，技能同步由维护者手动完成 — 详见插件仓库的 README。

补充说明

移动端、架构与安全配置

移动端与平板

Dr. Claw 完全响应式设计。在移动设备上：

底部选项卡栏 — 方便拇指操作
滑动手势 — 触摸优化的控制方式
添加到主屏幕 — 可作为 PWA（渐进式 Web 应用）使用

架构

系统概览

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Frontend      │    │   Backend       │    │  Agent     │
│   (React/Vite)  │◄──►│ (Express/WS)    │◄──►│  Integration    │
│                 │    │                 │    │                │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

后端 (Node.js + Express)

Express 服务器 - 具有静态文件服务的 RESTful API
WebSocket 服务器 - 用于聊天和项目刷新的通信
Agent 集成 (Claude Code、Gemini CLI、Codex、OpenRouter) - 负责进程拉起、流式输出与会话管理
文件系统 API - 为项目公开文件浏览器

前端 (React + Vite)

React 18 - 带有 hooks 的现代组件架构
CodeMirror - 具有语法高亮的高级代码编辑器

安全与工具配置

🔒 重要提示: 各 Agent 的权限都是按提供方独立配置的。在开启宽松的文件、Shell 或网页访问前，请先检查 Settings → Permissions。

启用工具

为了安全地使用网页搜索和高权限工具：

打开 Settings - 点击侧边栏中的齿轮图标
选择 Agent - Claude Code、Gemini CLI 或 Codex
按需启用 - 仅开启当前任务需要的工具或权限模式
应用设置 - 您的偏好设置将保存在本地

推荐方法: 优先使用最保守的权限模式，只在确实需要时放宽配置。

贡献

展开内容

我们欢迎贡献！请遵循以下指南：

入门

Fork 仓库
克隆您的 fork：git clone <your-fork-url>
安装依赖：npm install
创建特性分支：git checkout -b feature/amazing-feature

开发流程

进行更改，遵循现有代码风格
彻底测试 - 确保所有功能正常工作
运行质量检查：npm run typecheck && npm run build
提交，遵循 Conventional Commits 的描述性消息
推送到您的分支：git push origin feature/amazing-feature
提交拉取请求，包括：
- 更改的清晰描述
- UI 更改的截图
- 适用时的测试结果

贡献内容

错误修复 - 帮助我们提高稳定性
新功能 - 增强功能（先在 issue 中讨论）
文档 - 改进指南和 API 文档
UI/UX 改进 - 更好的用户体验
性能优化 - 让它更快

安装与故障排除请参阅 FAQ。

许可证

本仓库包含一个组合作品。

其中，源自 Claude Code UI 的上游部分继续适用 GNU General Public License v3.0（GPL-3.0）；Dr. Claw Contributors 的原创修改与新增部分适用 GNU Affero General Public License v3.0（AGPL-3.0）。

完整许可证文本与适用范围说明请参见 LICENSE 和 NOTICE。

引用

如果这个项目对你的研究有帮助，欢迎引用我们的工作：

@misc{song2026drclaw,
  author       = {Dingjie Song and Hanrong Zhang and Dawei Liu and Yixin Liu and Zongxia Li and Zhengqing Yuan and Siqi Zhang and Lichao Sun},
  title        = {Dr. Claw: An AI Research Workspace from Idea to Paper},
  year         = {2026},
  organization = {GitHub},
  url          = {https://github.com/OpenLAIR/dr-claw},
  homepage     = {https://openlair.github.io/dr-claw},
}

致谢

构建工具

Claude Code - Anthropic 的官方 CLI
Gemini CLI - Google 的 Gemini 命令行智能体
Codex - OpenAI Codex
React - 用户界面库
Vite - 快速构建工具和开发服务器
Tailwind CSS - 实用优先的 CSS 框架
CodeMirror - 高级代码编辑器

致谢与参考

Claude Code UI — Dr. Claw 基于此项目。详见 NOTICE。
AI Researcher（HKUDS）— 研究流程与智能体研究灵感致谢与参考。
Vibe-Scholar — AI 原生研究工作空间方向的灵感来源。
autoresearch — 自主研究编排与端到端执行的灵感来源。
Autoresearch (uditgoenka) — 目标驱动的自主迭代引擎，已集成为 Auto Research Hub 工具包。
ARIS — 端到端自动研究流水线，支持跨模型对抗审稿，已集成为 Auto Research Hub 工具包。
DeepScientist — ICLR 2026 的 13 阶段自主研究 OS，已集成为 Auto Research Hub 工具包。

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