🧬 SciFlow

AI驱动的科研全流程智能工作台

从文献调研到论文撰写，让科研回归创新本身

核心特性 • 快速开始 • 使用指南 • API配置 • 开发 • GitHub

✨ 核心特性

• 🖥️ 桌面应用 + Web界面 + CLI 三种使用方式，开箱即用
• 💬 ChatGPT式对话交互，自然语言驱动科研工作流
• 🔌 支持多种LLM：OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude、DeepSeek、智谱GLM、通义千问、Ollama本地模型
• 📚 智能文献调研：检索、分析、矩阵对比、自动BibTeX/GB-T 7714/APA引用
• 🧠 研究辅助：思路梳理、论文大纲生成、实验方案设计
• 📊 成果导出：Markdown报告、Word文档、BibTeX、ZIP打包下载
• 🎨 精致UI设计：苹果/Notion/ChatGPT级别的界面体验
• 🔒 本地优先：数据存储在本地，隐私安全

🚀 快速开始

方式零：在线体验（零安装）

打开 单文件 Web Demo（sciflow_demo.html，纯前端、零依赖）：

• 🖱️ 双击打开即可体验完整 8 步科研工作流，无需安装任何环境
• 🎭 内置演示引擎（Mock）开箱即用；在 ⚙️ 设置中填入 API Key 即可切换为真实 LLM
• 🌐 可部署到任意静态托管（魔搭创空间 / GitHub Pages / Vercel），作为公网访问链接提交参赛

部署教程见下方 📡 部署指南

方式一：桌面应用（推荐）

下载最新的 SciFlow-Setup.exe 安装包，双击安装即可使用。

方式二：Python包

pip install sciflow
sciflow-app        # 启动桌面应用
sciflow server     # 启动Web服务器，访问 http://127.0.0.1:8765
sciflow            # 使用CLI

方式三：源码运行

git clone https://github.com/Yhx888/sciflow.git
cd sciflow
pip install -e ".[desktop,dev]"
python run.py

📖 使用指南

第一次使用

1. 启动SciFlow后，点击左下角 ⚙️ 设置按钮
2. 在「AI模型」中选择你使用的提供商（DeepSeek/OpenAI等）
3. 输入API Key（如使用DeepSeek，到 https://platform.deepseek.com/ 获取）
4. 可选：自定义API Base URL（如使用代理或本地Ollama）
5. 点击「测试连接」确认配置正确
6. 保存配置，开始使用！

未配置API Key时，SciFlow将使用Mock模式演示功能。

工作流步骤

SciFlow将科研流程自动化为8个步骤：

1. 🎯 需求理解 - 分析你的研究主题
2. 🔍 文献检索 - 搜索相关领域文献
3. 📊 文献分析 - 总结研究趋势
4. 💡 思路生成 - 探索创新研究点
5. 📋 大纲构建 - 生成论文框架
6. 🧪 实验设计 - 制定实验方案
7. ✍️ 文档撰写 - 辅助撰写报告
8. 📦 成果导出 - 打包下载所有成果

支持的LLM提供商

提供商	默认模型	获取API Key
OpenAI	gpt-4o-mini	https://platform.openai.com/
Anthropic	claude-3-haiku	https://console.anthropic.com/
DeepSeek	deepseek-chat	https://platform.deepseek.com/
智谱AI	glm-4-flash	https://open.bigmodel.cn/
通义千问	qwen-turbo	https://dashscope.aliyun.com/
Ollama	llama3	http://localhost:11434（本地）

🔧 API配置

配置文件位置

配置文件存储在 ~/.sciflow/config.json

通过环境变量配置

也可以通过环境变量配置：

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"

# DeepSeek（推荐国内用户使用）
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"

📡 部署指南

方案一：魔搭创空间（推荐，公网可访问）

1. 注册登录 魔搭创空间（阿里云，国内访问快）
2. 点击「创建空间」，空间类型选择 静态页面
3. 将仓库中的 sciflow_demo.html 重命名为 index.html 上传（或用 git 推送到空间仓库）
4. 等待部署完成，即可获得公网链接：https://modelscope.cn/studios/<你的用户名>/<空间名>

方案二：GitHub Pages（免费）

1. 在 GitHub 仓库 Settings → Pages 中启用 Pages，分支选 main，目录选 /
2. 访问 https://<你的用户名>.github.io/sciflow/ 即可
3. 如目录下还有其他文件，可直接访问 /sciflow_demo.html

方案三：Vercel / Netlify / 任意静态托管

将 sciflow_demo.html 拖入即可，其他无需配置。

🏗️ 技术栈

• 后端：Python 3.10+、FastAPI、Pydantic v2、httpx
• 前端：原生HTML/CSS/JS、Marked.js、Highlight.js
• 桌面：pywebview（轻量WebView）
• LLM：统一OpenAI兼容API接口
• CLI：Click
• 文档：python-docx

📁 项目结构

├── sci_flow/                    # 核心代码目录
│   ├── core/           # 核心业务逻辑
│   │   ├── config.py   # 配置管理
│   │   ├── database.py # 数据持久化
│   │   ├── models.py   # 数据模型
│   │   ├── literature.py # 文献管理（arXiv/Semantic Scholar 真实检索）
│   │   ├── workflow.py # 工作流引擎
│   │   └── generator.py # 成果生成
│   ├── llm/            # LLM客户端
│   │   └── client.py   # 多提供商支持
│   ├── server/         # FastAPI服务器
│   │   └── app.py      # API路由
│   ├── desktop/        # 桌面应用
│   │   └── launcher.py # pywebview启动器
│   ├── web/            # Web前端
│   │   └── index.html  # 单页应用（渐进增强：有后端走真实API）
│   └── cli.py          # 命令行入口
├── sciflow_demo.html       # ★ 单文件参赛 Demo（零依赖，可静态部署）
├── tests/                  # pytest 测试（48 个用例）
├── build_exe.py        # 打包脚本
├── run.py              # 开发启动器
└── pyproject.toml

🧪 测试

pip install -e ".[dev]"
pytest           # 运行全部 48 个测试用例
pytest -x        # 遇到第一个失败即停止

覆盖：配置管理、数据库 CRUD、文献生成/引用格式/arXiv 解析、8 步工作流、成果导出（Word/ZIP）。

📜 许可证

MIT License - 详见 LICENSE

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