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seven0813/Idea-Copilot

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Idea-Copilot

Idea-Copilot 是一个从 ARIS 裁剪出来的最小化科研 idea 工作流。它只聚焦一件事：帮助研究者构造、讨论、审查、排序和细化研究 idea。

它保留 ARIS 中和 idea 阶段最相关的部分：

  • 基于纯 Markdown skill 的工作流
  • 基于文献地形图的 idea 构造
  • PI 风格、严厉审稿人风格的讨论和排序
  • 通过 MCP 实现跨模型 executor/reviewer 协作
  • 新颖性检查和 claim-driven 实验规划

它刻意移除了 ARIS 中更重的后续流程：

  • 自动实验执行
  • 论文写作和 LaTeX 编译
  • rebuttal、poster、slides、resubmission
  • 完整投稿 assurance/audit 链路

输出语言

所有面向用户的讨论、reviewer prompt、生成并保存的 Markdown artifact 都必须使用中文。论文标题、benchmark、模型名、文件路径、命令、代码符号等专有标识保持原文。

外部 reviewer 如果返回英文，正式报告必须写中文摘要和中文结论；只有 REVIEW_RAW.md 的“评审器原始回复”区块可以保留原文。

主入口

使用：

/idea-copilot "研究方向或粗糙 idea"

可选参数：

/idea-copilot "研究方向" --ref papers/reference.pdf --sources local,web,mcp --review-candidates 5 --run-dir idea-runs/my-run
  • --ref <path-or-url> 或 reference: <path-or-url>：指定优先参考论文、笔记、仓库或 URL。
  • --sources <list>：指定检索来源，例如 local、web、mcp、zotero、obsidian、arxiv、semantic-scholar、all。
  • --review-candidates <N>：送外部 reviewer 的候选数量。默认评审所有严肃候选；候选太多时至少评审 top 3。
  • --autonomous：在 checkpoint 自动选择 top idea 继续细化。
  • --brief <path>：指定结构化研究 brief。
  • --run-dir <path>：写入或续跑指定目录；阶段产物分别保存在 <path>/idea-stage/ 和 <path>/refine-logs/。
  • --no-external-review：禁用外部 reviewer，只做本模型内部 PI-style review。

完整 Demo

demo/ 展示了一次完整运行的示例产物。示例从研究版图和原始 idea 开始，经过候选筛选、查新、严厉评审与最终排序，最后形成入选 idea、细化方案和 claim-driven 实验计划。

建议按以下顺序快速浏览：

  1. demo/idea-stage/LANDSCAPE.md：研究版图与机会点
  2. demo/idea-stage/IDEA_CANDIDATES.md：筛选后的严肃候选
  3. demo/idea-stage/FINAL_IDEA_RANKING.md：最终排序与 GO / MAYBE / KILL 决策
  4. demo/refine-logs/FINAL_PROPOSAL.md：入选 idea 的聚焦方案
  5. demo/refine-logs/EXPERIMENT_PLAN.md：围绕主张设计的实验与决策门

该 demo 用于展示输出结构和工作流衔接，不代表其中 idea 已完成正式查新或实验验证。

输出目录与重复运行

IDEA_STAGE_DIR 和 REFINE_LOG_DIR 是文档中的逻辑路径变量。首次运行且当前项目没有旧产物时，它们分别对应：

idea-stage/
refine-logs/

如果检测到同名目录，Idea-Copilot 不会覆盖它们，而是自动为本次运行创建统一目录：

idea-runs/20260611-143025-<topic-slug>/
  idea-stage/
  refine-logs/

其中 <topic-slug> 根据本次研究问题或方向生成，并非固定名称；无法可靠提取主题时只使用时间戳。当前运行路径会记录在 .idea-copilot-run.md，确保后续 /idea-review、/idea-refine 等阶段继续使用同一批产物。也可以通过 --run-dir <path> 显式指定或续跑某次运行。

文档中的 ${IDEA_STAGE_DIR} 和 ${REFINE_LOG_DIR} 在实际执行和提示用户授权时，都应替换成本次运行解析后的具体路径。

外部 reviewer 默认策略

Idea-Copilot 默认启用外部 reviewer。也就是说，当你调用 /idea-copilot 或 /idea-review 时，workflow 会默认把最小必要评审包发送给已配置的 reviewer MCP，例如 claude-review。

默认只允许发送：

  • ${IDEA_STAGE_DIR}/REVIEW_PACKAGE.md
  • ${IDEA_STAGE_DIR}/LANDSCAPE.md 的必要摘要
  • ${IDEA_STAGE_DIR}/IDEA_CANDIDATES.md
  • ${IDEA_STAGE_DIR}/NOVELTY_REPORT.md

默认不发送：

  • 原始 PDF 全文
  • notes/、papers/、literature/ 的全量内容
  • API key、token、隐藏配置文件
  • 与本次 idea 评审无关的项目文件

调用外部 reviewer 前会写：

${IDEA_STAGE_DIR}/REVIEW_PACKAGE.md
${IDEA_STAGE_DIR}/REVIEW_AUTHORIZATION.md

如果 Codex 的安全策略仍然拦截 MCP 调用，你可以显式回复：

我授权将 ${IDEA_STAGE_DIR}/REVIEW_PACKAGE.md 发送给 claude-review 做外部评审。

如果不希望外发，调用时加：

/idea-copilot "研究方向" --no-external-review

本地上下文读取顺序

调用 /idea-copilot 时，agent 会先在当前研究项目目录中寻找本地背景材料。它不会扫描全电脑，只会读取当前工作目录及你显式传入的路径。

默认读取顺序：

  1. 用户 prompt 和命令参数
    例如 /idea-copilot "方向" --ref papers/x.pdf --sources local,mcp。这是最高优先级，用来确定本次任务的主题、显式 reference、检索来源偏好和 review 数量。

  2. --brief <path> 指定的 brief
    如果你传了 --brief my_brief.md，它优先于默认 brief 文件。

  3. RESEARCH_IDEA_BRIEF.md
    Idea-Copilot 推荐的结构化输入。适合写：研究方向、目标、已有想法、算力/时间预算、数据限制、风险偏好、明确不想做的方向。它主要服务于 Phase 0 约束梳理。

  4. RESEARCH_BRIEF.md
    更通用的研究背景文件。适合从已有项目继承上下文，例如 problem statement、相关工作、已有实验、失败尝试、用户偏好。没有 RESEARCH_IDEA_BRIEF.md 时会使用它。

  5. papers/
    本地论文目录。适合放 reference paper、你已经读过的核心论文、想改进的论文 PDF。idea-landscape 会优先从这里找领域背景和 closest work，避免重复发现你已经知道的论文。

  6. literature/
    更宽泛的文献资料目录。适合放 survey、论文笔记、bib 导出、markdown 摘要、相关方向材料。它用于补全 landscape 和 novelty check。

  7. notes/
    本地研究笔记目录。适合放你自己的观察、失败想法、实验记录、会议讨论纪要。它用于提取 user-specific opportunity 和 non-goal。

  8. 显式 --ref / reference: 路径或 URL
    如果传入参考论文、repo、笔记或 URL，agent 会单独提取 ${IDEA_STAGE_DIR}/REFERENCE_CONTEXT.md，并让后续 idea 围绕它构造或改进。

这些本地材料的作用不是直接替你“定答案”，而是约束 idea 生成：哪些方向已经试过、哪些资源可用、哪些论文是 closest prior work、哪些 idea 不能再重复。

推荐最小项目结构：

your-research-project/
  RESEARCH_IDEA_BRIEF.md
  papers/
    reference.pdf
  literature/
    related_work_notes.md
  notes/
    failed_ideas.md

工作流链路：

/idea-landscape
  -> /idea-generate
  -> /idea-novelty
  -> /idea-review
  -> /idea-refine
  -> /idea-experiment-plan

目录结构

skills/
  idea-copilot/
  idea-landscape/
  idea-generate/
  idea-novelty/
  idea-review/
  idea-refine/
  idea-experiment-plan/
  shared-references/

mcp-servers/
  claude-review/
  llm-review/
  reviewer-contract/

templates/
  RESEARCH_IDEA_BRIEF.md

在 Codex 中使用

推荐路径是：Codex 作为 executor，Claude Code 或其它模型作为 reviewer。

1. 把 skills 安装到 Codex

从本项目根目录运行：

mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R Idea-Copilot/skills/* ~/.codex/skills/

然后在你的研究项目目录启动 Codex：

codex -C /path/to/your/research-project

进入 Codex 后可直接调用：

/idea-copilot "你的研究方向"

2. 配置 Claude Code 作为 reviewer

如果你希望 Codex 负责执行、Claude Code 负责审查：

mkdir -p ~/.codex/mcp-servers/claude-review
cp Idea-Copilot/mcp-servers/claude-review/server.py ~/.codex/mcp-servers/claude-review/server.py
codex mcp add claude-review -- python3 ~/.codex/mcp-servers/claude-review/server.py

检查 MCP 是否注册成功：

codex mcp list

确认本机 Claude CLI 可用：

claude -p "请只回复 READY" --output-format json --tools ""

3. 可选：配置 OpenAI-compatible reviewer fallback

如果你想用 DeepSeek、Kimi、MiniMax、本地网关或其它 OpenAI-compatible API 做 reviewer，可以安装 llm-review：

python3 -m pip install -r Idea-Copilot/mcp-servers/llm-review/requirements.txt
codex mcp add llm-review \
  --env LLM_API_KEY="your-key" \
  --env LLM_BASE_URL="https://your-openai-compatible-endpoint/v1" \
  --env LLM_MODEL="your-reviewer-model" \
  -- python3 Idea-Copilot/mcp-servers/llm-review/server.py

4. 工作目录建议

在你的研究项目里可以放这些可选输入：

RESEARCH_IDEA_BRIEF.md
RESEARCH_BRIEF.md
papers/
literature/
notes/

运行后，Idea-Copilot 会写入：

${IDEA_STAGE_DIR}/
  LANDSCAPE.md
  RAW_IDEAS.md
  IDEA_CANDIDATES.md
  NOVELTY_REPORT.md
  REVIEW_PACKAGE.md
  REVIEW_AUTHORIZATION.md
  REVIEW_REPORT.md
  REVIEW_RAW.md
  FINAL_IDEA_RANKING.md
  SELECTED_IDEA_BRIEF.md

${REFINE_LOG_DIR}/
  FINAL_PROPOSAL.md
  EXPERIMENT_PLAN.md
  EXPERIMENT_TRACKER.md

目录选择和避冲突规则见“输出目录与重复运行”。

其它跨模型模式

Claude Code 作为 executor，Codex 作为 reviewer：

claude mcp add codex -s user -- codex mcp-server

Codex 作为 executor，Claude Code 作为 reviewer：

mkdir -p ~/.codex/mcp-servers/claude-review
cp mcp-servers/claude-review/server.py ~/.codex/mcp-servers/claude-review/server.py
codex mcp add claude-review -- python3 ~/.codex/mcp-servers/claude-review/server.py

协作契约见 AGENT_GUIDE.md 和 mcp-servers/reviewer-contract/README.md。

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使用codex/claude-code帮助你思考科研idea

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research skills ideas codex claude-code

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