by OpenRaiser
🦞+🔬 NanoResearch: The Autonomous AI Research Assistant
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearchLast scanned: 5/5/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-05T06:19:36.975Z",
"semgrepRan": false,
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": false
}NanoResearch is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by OpenRaiser. 🦞+🔬 NanoResearch: The Autonomous AI Research Assistant. It has 1,509 GitHub stars.
Yes. NanoResearch passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
NanoResearch is primarily written in Python. It is open-source under OpenRaiser on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh NanoResearch against similar tools.
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端到端自主 AI 科研引擎 — 从研究想法到完整论文,全程自动化
🔬 NanoResearch 真正运行计算实验——它不仅生成代码,还能将代码提交到 GPU 集群执行训练,收集真实实验结果,生成论文配图,最终输出一篇有实验数据支撑的完整 LaTeX 论文。论文中的每一个数据、表格、图表都来自实际运行的实验结果,而非 LLM 编造。
以下为 NanoResearch 自动生成论文中的真实配图,所有数据、曲线、表格均来自实际运行的实验结果,非 LLM 虚构。
以上配图均为流水线自动生成,数据来源于真实训练日志与实验结果。
NanoResearch 命令行(CLI) 提供 TUI 全屏界面 与 传统流式日志 两种呈现方式。下方为 CLI 端 TUI 主题与界面 演示视频(配色切换与布局优化)。其他入口(如 Claude Code、飞书机器人)见文档对应章节。
| 特性 | 传统 AI 写作工具 | NanoResearch |
|---|---|---|
| 文献检索 | 部分支持 | ✅ OpenAlex + Semantic Scholar 自动检索 |
| 实验设计 | ❌ | ✅ 自动生成实验方案 |
| 代码生成 | 部分支持 | ✅ 完整可运行的实验代码 |
| GPU 实验执行 | ❌ | ✅ 本地 / SLURM 自动训练 |
| 结果分析 | ❌ | ✅ 解析真实训练日志 |
| 论文配图 | ❌ | ✅ 基于真实数据 |
| 论文撰写 | 大纲/草稿 | ✅ 完整 LaTeX 论文 |
| 断点续跑 | ❌ | ✅ 任意阶段可恢复 |
| 多模型协作 | 单一模型 | ✅ 按阶段路由 |
CLI 支持 传统流式日志(非 TUI) 与 全屏 TUI 面板 两种呈现方式,可按习惯切换。
Research Topic
↓
IDEATION → PLANNING → SETUP → CODING → EXECUTION → ANALYSIS → FIGURE_GEN → WRITING → REVIEW
↓
Exported: paper.pdf / paper.tex / references.bib / figures / code / data
| Stage | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
IDEATION |
文献检索与创意生成 | 搜索学术文献、发现研究空白、提出假说、收集必引文献 |
PLANNING |
实验方案设计 | 将研究想法转化为详细的实验蓝图(数据集、基线、指标、消融) |
SETUP |
环境准备 | 准备代码仓库、依赖环境、模型和数据集 |
CODING |
代码生成 | 生成完整可运行的实验项目(含训练脚本、数据处理、模型定义) |
EXECUTION |
实验执行 | 在本地 GPU 或 SLURM 集群上运行训练,支持自动重试和调试 |
ANALYSIS |
结果分析 | 解析训练日志和指标,生成结构化实验证据 |
FIGURE_GEN |
图表生成 | 创建架构图、结果对比图、消融实验图 |
WRITING |
论文撰写 | 基于实验证据和引用撰写 LaTeX 论文 |
REVIEW |
审稿与修订 | 自动审阅各章节,检测问题并修订 |
EXECUTION 阶段是 NanoResearch 的核心差异化能力:
遵循以下步骤,约 5 分钟即可完成从安装到首次运行的完整流程。
git clone https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch.git
cd NanoResearch
pip install -e ".[dev]"
[!TIP] 创建
~/.nanoresearch/config.json,替换base_url和api_key为你自己的 OpenAI 兼容 API 端点。
{
"research": {
"base_url": "https://your-openai-compatible-endpoint/v1/",
"api_key": "your-api-key",
"template_format": "neurips2025",
"execution_profile": "local_quick",
"writing_mode": "hybrid",
"max_retries": 2,
"auto_create_env": true,
"auto_download_resources": true,
"ideation": { "model": "your-model", "temperature": 0.5, "max_tokens": 16384, "timeout": 600.0 },
"planning": { "model": "your-model", "temperature": 0.2, "max_tokens": 16384, "timeout": 600.0 },
"code_gen": { "model": "your-model", "temperature": 0.1, "max_tokens": 16384, "timeout": 600.0 },
"writing": { "model": "your-model", "temperature": 0.4, "max_tokens": 16384, "timeout": 600.0 },
"figure_prompt": { "model": "pro/gpt-5.5", "temperature": 0.5, "max_tokens": 4096, "timeout": 300.0 },
"figure_code": { "model": "pro/gpt-5.5", "temperature": 0.1, "max_tokens": 16384, "timeout": 600.0 },
"figure_gen": {
"model": "gpt-image-2",
"image_backend": "openai",
"base_url": "https://your-image-endpoint/v1/",
"api_key": "your-image-api-key",
"temperature": null,
"timeout": 600.0
},
"review": { "model": "your-model", "temperature": 0.3, "max_tokens": 16384, "timeout": 300.0 }
}
}
环境变量覆盖:NANORESEARCH_BASE_URL / NANORESEARCH_API_KEY / NANORESEARCH_TIMEOUT
# 验证配置
nanoresearch run --topic "Adaptive Sparse Attention Mechanisms" --dry-run
# 启动完整流水线
nanoresearch run --topic "Adaptive Sparse Attention Mechanisms" --format neurips2025 --verbose
# 从断点恢复(若某阶段失败)
nanoresearch resume --workspace ~/.nanoresearch/workspace/research/{session_id} --verbose
# 导出论文
nanoresearch export --workspace ~/.nanoresearch/workspace/research/{session_id} --output ./my_paper
完成流水线后,你将得到包含真实实验数据的论文配图与 LaTeX 源码。
evo 是 NanoResearch 的自进化流水线,面向个性化科研自动化。它围绕技能演化、记忆演化和反馈驱动的 planner / router 适配运行,让系统在多轮研究中复用经验并逐步贴合用户偏好。
evo# 1. 初始化或更新用户画像、偏好和运行配置
nanoresearch init
# 2. 启动自进化完整流水线
nanoresearch run --pipeline evo --topic "your research topic" --format neurips2025 --verbose
# 3. 中途失败或断开后恢复
nanoresearch