Description
SciFlow est un assistant IA complet conçu pour rationaliser l'ensemble du processus de recherche, de la revue de littérature à la soumission. Il fonctionne comme un déploiement local-first sur une seule machine, garantissant que tous les actifs de recherche restent sur votre appareil. L'outil utilise un pipeline multi-agent orchestré par LangGraph, qui automatise des tâches telles que la revue de littérature, l'écriture, le contrôle de qualité et l'assistance à la soumission.
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SciFlow prend en charge divers styles de citation et offre des fonctionnalités telles que l'édition Markdown, le rendu de formules KaTeX et des instantanés multi-version.
La plateforme est construite sur un frontend React et Vite, connecté à un backend NestJS, avec des données stockées dans SQLite. Elle est conçue pour un déploiement local à utilisateur unique, sans multi-tenant ni téléchargements sur le cloud tiers. SciFlow peut s'intégrer à des modèles compatibles avec OpenAI, permettant aux utilisateurs d'entrer leurs propres clés API et configurations de modèle.
Le contrôle de qualité de SciFlow comprend un système de notation à sept dimensions qui évalue la littérature, la logique, les citations, la langue, l'innovation, les graphiques et la mise en forme. L'outil offre également des retours d'examen structurés et un suivi des soumissions, y compris le rapprochement avec des revues et la génération de lettres de couverture. De plus, il dispose d'un bac à sable expérimental pour exécuter du code Python localement, avec des limites de ressources et des configurations de délai d'attente.
La plateforme est open-source sous la licence MIT, permettant aux utilisateurs d'utiliser, de modifier et de distribuer librement le logiciel tout en conservant les avis de droit d'auteur. SciFlow est idéal pour les chercheurs cherchant à automatiser et à améliorer leur flux de travail sans dépendre de services cloud externes.
- CatégorieAssistants de recherche IA
- Modèle tarifaireOpen Source
- DéploiementLocal
- PlateformesSingle Machine
Fonctionnalités principales de SciFlow
Déploiement local-first
Pipeline multi-agent
Édition Markdown
Support des styles de citation
Notation de contrôle de qualité
Suivi des soumissions
Intégration de modèles OpenAI
Bac à sable expérimental
Comment utiliser SciFlow ?
Configurer : Définissez votre thème de recherche et vos configurations de modèle
Utiliser : Automatisez la revue de littérature, l'écriture et le contrôle de qualité
Optimiser : Suivez les soumissions et affinez les résultats de recherche
Déployer : Exécutez localement avec SQLite et sans dépendances externes
Cas d'utilisation de SciFlow
- Revue de littérature
- Écriture de recherche
- Contrôle de qualité
- Suivi des soumissions
- Expérimentation Python
