Descrição
SciFlow é um assistente de IA abrangente projetado para otimizar todo o processo de pesquisa, desde a revisão de literatura até a submissão. Ele opera como uma implantação local-first, em uma única máquina, garantindo que todos os ativos de pesquisa permaneçam em seu dispositivo. A ferramenta utiliza um pipeline multi-agente orquestrado pelo LangGraph, que automatiza tarefas como revisão de literatura, redação, controle de qualidade e assistência na submissão.
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O platform é construído em um frontend React e Vite, conectado a um backend NestJS, com dados armazenados em SQLite. É projetado para implantação local de um único usuário, sem multi-inquilinos ou uploads em nuvem de terceiros. SciFlow pode se integrar a modelos compatíveis com OpenAI, permitindo que os usuários insiram suas próprias chaves de API e configurações de modelo.
O controle de qualidade do SciFlow inclui um sistema de pontuação de sete dimensões que avalia literatura, lógica, citações, linguagem, inovação, gráficos e formatação. A ferramenta também oferece feedback estruturado de revisão e rastreamento de submissões, incluindo correspondência de periódicos e geração de cartas de apresentação. Além disso, possui um sandbox experimental para executar código Python localmente, com limites de recursos e configurações de tempo limite.
A plataforma é de código aberto sob a licença MIT, permitindo que os usuários utilizem, modifiquem e distribuam o software livremente, mantendo os avisos de direitos autorais. SciFlow é ideal para pesquisadores que buscam automatizar e aprimorar seu fluxo de trabalho sem depender de serviços de nuvem externos.
- CategoriaAssistentes de pesquisa com IA
- Modelo de preçosCódigo Aberto
- ImplantaçãoLocal
- PlataformasSingle Machine
Recursos principais de SciFlow
Implantação local-first
Pipeline multi-agente
Edição em Markdown
Suporte a estilos de citação
Pontuação de controle de qualidade
Rastreamento de submissões
Integração com modelos OpenAI
Sandbox experimental
Como usar SciFlow?
Configurar: Defina seu tema de pesquisa e configurações de modelo
Usar: Automatize a revisão de literatura, redação e controle de qualidade
Otimizar: Rastreie submissões e refine os resultados da pesquisa
Implantar: Execute localmente com SQLite e sem dependências externas
Casos de uso de SciFlow
- Revisão de Literatura
- Redação de Pesquisa
- Controle de Qualidade
- Rastreamento de Submissões
- Experimentação com Python
