ClawsGO Science는 초기 프롬프트 입력부터 컴파일된 최종 결과물 생성에 이르기까지 과학 문헌 고찰, 데이터 분석, LaTeX 초안 작성을 자율적으로 수행하는 연구용 워크스페이스입니다.
제품의 기능과 공식 포지셔닝
ClawsGO Science는 BitMiracle AI가 개발한 인공지능 기반 과학 연구 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 전용 클라우드 호스트 환경에서 무인 워크플로를 실행하여 복잡하고 다단계로 이루어진 연구 조사를 자동화하도록 설계되었습니다. 연구자는 자연어 지침을 통해 프로젝트를 시작하고, 플랫폼이 장시간에 걸쳐 수행할 연구 질문이나 분석 작업을 지정할 수 있습니다.
이 플랫폼은 학술 데이터베이스 전반에 걸친 문헌 검색을 조율하고, 문서 중복을 제거하며, 파이썬 스크립트를 통한 통계 분석을 실행하고, 정식 원고나 보고서를 작성합니다. 또한 실시간 컴파일을 지원하는 통합 LaTeX 편집기, 재현 가능한 과학 도표용 수정 시스템, 로컬 연구실 GPU에서 무거운 연산 작업을 실행하기 위한 원격 SSH 연결 기능도 포함되어 있습니다.
공식 출처로 확인된 활용 사례
연구자는 플랫폼을 활용해 PubMed와 같은 학술 출처에서 기록을 검색하고, 초록을 스크리닝하며, 전문 논문을 분석하고, 근거 표를 작성하며 메타분석 모델을 실행할 수 있습니다.
저자는 서식화된 섹션, 본문 인용, 표 및 자동 컴파일된 PDF 결과물을 갖춘 구조화된 LaTeX 초안과 연구 보고서를 생성할 수 있습니다.
연구실에서는 SSH를 통해 자체 GPU 하드웨어를 연결하여 에이전트가 연산 집약적인 훈련 스크립트를 실행하고 모델 체크포인트를 클라우드로 다시 동기화하도록 할 수 있습니다.
분석가는 검증된 공개 기록 및 규제 관련 문서를 바탕으로 뒷받침되는 신뢰성 높은 실사 메모, 시장 부문 맵, 정책 브리핑을 작성할 수 있습니다.
공식 문서에 안내된 사용 절차
사용자가 자연어 프롬프트, 슬래시 명령어 또는 파일 참조를 사용하여 연구 목표, 질문 또는 분석 명령을 입력합니다.
시스템이 조사 프로토콜을 정의하고, 지정된 과학 데이터베이스를 조회하며, 반환된 기록의 중복을 제거하고 다단계 스크리닝을 통해 논문을 필터링합니다.
에이전트가 연구 지표를 구조화된 표로 추출하고, 파이썬 분석 스크립트를 작성 및 실행하며 시각화 도표를 생성합니다.
시스템이 도출된 조사 결과를 섹션별 문서로 종합하고, 추출된 근거 자료와 사실 인용을 대조 검증한 뒤 LaTeX 소스를 컴파일합니다.
사용자가 실행 로그를 점검하고 컴파일된 PDF 결과물을 검토하며, LaTeX 소스 파일을 편집하거나 도표에 대한 맞춤형 수정을 요청합니다.
ClawsGO Science는 모든 연구 단계에서 절차적 추적 가능성을 중시합니다. 모든 셸 명령, 스크립트 실행, 파일 수정, 데이터베이스 검색이 작업 타임라인에 기록되므로, 연구자는 중간 데이터를 점검하거나 전체 실행 과정을 재생하여 연구의 진실성을 검증할 수 있습니다.
연산 집약적인 과학 워크플로를 위해 플랫폼은 외부 연구실 장비와의 직접 SSH 연동을 제공합니다. 사용자는 자체 GPU 호스트를 등록하여 클라우드 에이전트가 파이썬 환경을 실행하고, NVIDIA A100 GPU와 같은 로컬 가속기에서 훈련이나 도킹 스크립트를 실행하며, 생성된 체크포인트를 클라우드 워크스페이스로 직접 스트리밍할 수 있도록 지원합니다.
본인의 자료와 작업 흐름으로 직접 확인할 항목
확인한 출처와 확인 시점
출처를 확인한 제품 정보를 바탕으로 한 답변
공식 문서에 명시된 출처에는 PubMed, Embase, Web of Science, bioRxiv 사전 출판물 저장소, ClinicalTrials.gov, EuropePMC 및 CrossRef 등이 포함됩니다.
아니요, 플랫폼은 클라우드 호스트에서 수 시간 동안 무인으로 실행되도록 설계되어 있으며, 사용자는 다양한 기기에서 진행 상황을 편리하게 확인할 수 있습니다.
네, 사용자는 SSH를 통해 외부 연구실 호스트를 등록할 수 있으며, 이를 통해 에이전트가 로컬 환경에서 연산 집약적인 작업을 실행하고 결과물을 다시 동기화할 수 있습니다.
도표는 코드, 실행 환경, 버전 이력이 포함된 재현 가능한 패키지로 저장되므로, 사용자는 시각적 요소를 직접 지정하여 맞춤형 수정을 요청할 수 있습니다.
플랫폼 문서에 따르면 사용자가 선택할 수 있는 추론 모델로 Claude Fable 5.2, Claude Opus 5.5, GPT 6 Astra 등이 제공됩니다.
