ClawsGO Science ist ein autonomer Forschungsarbeitsbereich, der wissenschaftliche Literaturübersichten, Datenanalysen und LaTeX-Entwürfe vom ersten Prompt bis zum fertigen kompilierten Dokument begleitet.
Funktion und offizielle Positionierung des Produkts
ClawsGO Science ist eine KI-gestützte Plattform für wissenschaftliche Forschung, die von BitMiracle AI entwickelt wurde. Die Plattform ist darauf ausgelegt, komplexe, mehrstufige Forschungsuntersuchungen zu automatisieren, indem sie unbeaufsichtigte Workflows auf dedizierten Cloud-Host-Umgebungen ausführt. Forschende initiieren Projekte über natürlichsprachliche Anweisungen und definieren Forschungsfragen oder Analyseaufgaben, die das System über längere Zeiträume hinweg ausführt.
Die Plattform koordiniert die Literatursuche über akademische Datenbanken hinweg, führt Dokumentendeduplizierungen durch, führt statistische Analysen über Python-Skripte aus und verfasst formale Manuskripte oder Berichte. Zudem bietet sie einen integrierten LaTeX-Editor mit Live-Kompilierung, ein Revisionssystem für reproduzierbare wissenschaftliche Abbildungen sowie SSH-Remote-Konnektivität, um rechenintensive Aufgaben auf lokalen Labor-GPUs auszuführen.
Durch offizielle Quellen belegte Anwendungsfälle
Forschende können die Plattform damit beauftragen, Einträge aus akademischen Quellen wie PubMed abzurufen, Abstracts zu prüfen, Volltexte zu parsen, Evidenztabellen zu befüllen und Metaanalysemodelle auszuführen.
Autoren können strukturierte LaTeX-Entwürfe und Forschungsberichte mit formatierten Abschnitten, wissenschaftlichen Inline-Zitaten, Tabellen und automatisch kompilierten PDF-Ausgaben erstellen.
Labore können ihre eigene GPU-Hardware über SSH anbinden, sodass der Agent rechenintensive Trainingsskripte ausführen und Modell-Checkpoints wieder mit der Cloud synchronisieren kann.
Analysten können verifizierte Diligence-Memos, Branchenmarktübersichten und politische Briefings erstellen, die durch referenzierte öffentliche Aufzeichnungen und regulatorische Einreichungen gestützt werden.
Der dokumentierte Ablauf, sofern verfügbar
Der Benutzer gibt ein Forschungsziel, eine Fragestellung oder einen Analysebefehl mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache, Slash-Befehlen oder Dateireferenzen ein.
Das System definiert ein Untersuchungsprotokoll, fragt festgelegte wissenschaftliche Datenbanken ab, dedupliziert gefundene Einträge und filtert Publikationen durch mehrstufiges Screening.
Der Agent extrahiert Studienmetriken in strukturierte Tabellen, schreibt und führt Python-Analyseskripte aus und erstellt visualisierende Abbildungen.
Das System synthetisiert die Erkenntnisse zu einem abschnittsweise aufgebauten Dokument, gleicht Zitate mit den extrahierten Belegen ab und kompiliert den LaTeX-Quellcode.
Der Benutzer überprüft das Ausführungsprotokoll, begutachtet kompilierte PDF-Ergebnisse, bearbeitet LaTeX-Quelldateien oder fordert gezielte Abbildungsüberarbeitungen an.
ClawsGO Science legt großen Wert auf die verfahrenstechnische Rückverfolgbarkeit über alle Forschungsphasen hinweg. Jeder Shell-Befehl, jede Skriptausführung, jede Dateiänderung und jede Datenbanksuchanfrage wird in der Aufgaben-Zeitleiste protokolliert, sodass Forschende Zwischendaten einsehen oder den gesamten Durchlauf wiederholen können, um die Integrität der Forschung zu überprüfen.
Für rechenintensive wissenschaftliche Arbeitsabläufe bietet die Plattform eine direkte SSH-Integration mit externen Laborrechnern. Benutzer können ihre eigenen GPU-Hosts registrieren, wodurch der Cloud-Agent Python-Umgebungen starten, Trainings- oder Docking-Skripte auf lokalen Beschleunigern wie NVIDIA A100-GPUs ausführen und resultierende Checkpoints direkt zurück in den Cloud-Arbeitsbereich übertragen kann.
Prüfungen mit eigenen Inhalten und Arbeitsabläufen
Welche Quellen wann geprüft wurden
Antworten auf Basis des quellengeprüften Produkteintrags
Zu den dokumentierten Quellen gehören PubMed, Embase, Web of Science, bioRxiv-Preprints, ClinicalTrials.gov, EuropePMC und CrossRef.
Nein, die Plattform ist so konzipiert, dass sie über mehrere Stunden unbeaufsichtigt auf Cloud-Hosts läuft, während Benutzer den Fortschritt geräteübergreifend einsehen können.
Ja, Benutzer können externe Labor-Hosts über SSH registrieren, sodass der Agent rechenintensive Aufgaben lokal ausführen und Artefakte zurücksynchronisieren kann.
Abbildungen werden als reproduzierbare Pakete gespeichert, die Code, Umgebungen und Versionshistorien enthalten, sodass Benutzer direkte visuelle Überarbeitungen anfordern können.
Die Plattform bietet wählbare Reasoning-Modelle, die als Claude Fable 5.2, Claude Opus 5.5 und GPT 6 Astra dokumentiert sind.
