Data to Paper — это open-source AI-агент, который берет сырые данные и шаг за шагом превращает их в готовую научную статью: от выдвижения гипотез через статистический анализ и генерацию графиков до написания полного текста с цитированием. Решает проблему ручного цикла «данные — анализ — публикация», автоматизируя весь исследовательский пайплайн от данных до готового манускрипта.
Ключевые особенности: Автономный исследовательский пайплайн: AI сам формулирует исследовательские вопросы, проверяет гипотезы, выбирает статистические тесты и интерпретирует результаты. Генерация полного текста научной статьи: Пишет все разделы — от введения и методологии до результатов и обсуждения — с логичной структурой и научным языком. Автоматическое создание графиков и таблиц: Строит визуализации под полученные результаты и встраивает их в текст. Код и воспроизводимость: Генерирует и выполняет Python-код для анализа, который сохраняется и может быть проверен или перезапущен исследователем. Ссылки на источники и цитирование: Автоматически подбирает релевантную литературу и оформляет ссылки.
Для кого: Инструмент ориентирован на исследователей, дата-сайентистов, аспирантов и лаборатории, которым нужно быстро превращать данные в публикации без рутинной ручной работы по анализу и написанию текста.
Сценарии использования: Быстрое прототипирование научной публикации: Исследователь загружает дата-сет, AI выдвигает гипотезы, проверяет их и пишет готовый драфт статьи, который ученый дорабатывает и отправляет в журнал. Автоматизация отчета по эксперименту: Лаборатория раз в квартал загружает данные, и AI генерирует структурированный отчет с графиками и выводами. Воспроизводимый анализ в команде: Код, сгенерированный AI, сохраняется и может быть перезапущен коллегами для проверки результатов. Обучение студентов научному методу: Студенты загружают свои данные и видят, как AI строит гипотезы и анализирует, учась на готовом примере научного пайплайна.
Цены и доступность: Data to Paper является open-source проектом и полностью бесплатен. Распространяется через GitHub, установка и использование не требуют оплаты. Для работы могут потребоваться API-ключи к LLM-провайдерам, тарифицируемые по их собственным условиям. Платных тарифов самого инструмента не предусмотрено.
