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AI-assisted scientific evidence extraction for Apple Silicon Mac. Source available; rights reserved. No research data or API credentials included.

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Auto Research

把论文中的数值、结论、表格和图片整理成可追溯的本地证据库。

Auto Research 是面向科研工作的桌面应用,当前开发重点为 Apple Silicon Mac。它把 PDF 导入、AI 提取与交叉核验、证据检索、原文定位和数据导出放在一个工作台中,让每条结果都能回到来源论文。

当前处于工程重建与候选版验收阶段。公开仓库提供源码和开发记录,不提供维护者的文献资料包、研究数据库或 AI API 密钥。尚未宣布稳定发行。

能做什么

能力 说明
四类证据 数值条目 item、定性结论 finding、表格 table、论文图片 figure
来源追溯 保留文章身份、PDF 页码、原文片段、单位和版本;原图来自本地 PDF
自动 AI 核验 两路提取/核验及必要的第三路核验,通过后自动发布;未通过的结果隔离并保留原因,没有人工审核队列
图表补全 已提取论文可单独补全图表,复用正文结果与任务恢复机制
本地检索 按论文、材料、条件和证据类型检索,并打开详情及来源
有界 AI 问答 围绕选中证据或检索结果回答,要求来源引用,不能改写科研记录
私人数据与导出 支持私人表格、数据导出和可验证资料包;使用者自行管理文件与授权
可恢复任务 保存提取进度、调用回执和发布状态,支持取消与恢复

原图、结构化表格和已核验数值是不同结果。程序不会从曲线像素臆造数值;AI 核验一致也不等于科学结论已经正确。

当前可用范围

  • 已实测:Apple Silicon、macOS 26.3.1;开发与构建使用 Python 3.14.3、Node 24.15.0。
  • 本机候选:1.2.0 / build57。已有自动检查、独立空工作区冒烟和本机使用记录,见 验收报告。
  • 尚待完成:第二台干净 Mac、所有保留功能联合验收、完整分发许可核对和独立科学金标准。
  • Windows 代码保留作历史兼容,当前暂停开发和交付。

公开迁移重写了提交身份;旧候选的源码哈希仍属于原始私有历史。不要把旧 App 宣称为从净化后的哈希构建,详见 公开迁移说明。

安装与首次使用(Apple Silicon Mac)

当前提供从源码构建并安装的候选版,没有可直接下载的正式 DMG。完成下面步骤后,你会得到可双击打开的 Auto Research.app,无需维护者的资料库,也不需要每次用终端启动。原创代码允许按本说明下载、构建、安装和本机自用;其他权利保留,见 版权声明。

1. 准备工具(只需一次)

  • 在“ → 关于本机”确认芯片为 Apple M 系列。当前完整实测环境为 macOS 26.3.1;Intel Mac、Windows 及其他 macOS 版本尚未完成交付验收。
  • 安装 Python 3.14.3 官方 macOS 安装包(页面中的 macOS installer)。构建器固定检查 3.14.3,不是任意 3.14;这是项目当前锁定版本,并非 Python 最新版。
  • 打开 macOS 自带的“终端”,输入以下命令安装 Apple Command Line Tools,按系统提示完成。若提示已经安装,可直接继续。
xcode-select --install

重新打开终端,检查输出:arm64、Python 3.14.3,以及 Git 版本号。

uname -m
python3.14 --version
git --version

首次构建需要联网下载依赖,并预留数 GB 磁盘空间。仅安装应用不需要 Node、Zotero、AI 密钥或开发测试环境。

2. 下载源码并生成 App

在终端依次运行以下命令。若已经存在同名目录,请先换一个空目录,不要覆盖旧项目。

mkdir -p "$HOME/Developer"
cd "$HOME/Developer"
git clone https://github.com/XPYY233/auto-research.git
cd auto-research
AUTO_RESEARCH_DESKTOP_PYTHON="$(command -v python3.14)" desktop/macos/build_app.command

等待终端显示“构建完成”。脚本会建立新的构建环境、按固定哈希安装依赖、生成 App,并在空工作区检查它能否运行;中途报错就不要继续安装。脚本不会替换电脑上已有的 Auto Research。若最后提示“按任意键关闭窗口”,先按一个键,再执行下一步。

请使用 git clone,不要用 GitHub 的“Download ZIP”:构建需要 Git 历史记录版本身份。不要把论文、API 配置或数据库放进源码目录。

3. 安装并打开

退出已有的 Auto Research,仍在刚才的 auto-research 目录中运行:

AUTO_RESEARCH_DESKTOP_PYTHON="$(command -v python3.14)" desktop/macos/install_fusion_review.command

安装器会检查候选文件,保留旧版回退副本和本机加密身份,然后安装到“应用程序”。如果 App 仍在运行,会停止并提示先退出;不要在提取任务运行时更新,也不要绕过入口手动替换文件。

看到“已安装”后,在“应用程序”中双击 Auto Research。之后都从这里打开,源码文件夹不必保持打开。

本机构建采用 ad-hoc 签名,未经 Apple 公证。如果系统提示开发者无法验证,只在确认是自己刚构建的 App 后,按 Apple 官方步骤在“系统设置 → 隐私与安全”对该 App 单独选择“仍要打开”。无需关闭 Gatekeeper;若提示文件损坏或恶意软件,应停止并保留错误信息。

4. 第一次使用

  • 新用户会看到空资料库,这是正常状态。程序自动创建 ~/Library/Application Support/Auto Research/workspace;数据库、论文和图片在此保存,私人设置另存于同一 Application Support 应用目录。无需连接维护者电脑或 Zotero。
  • 打开“设置 → AI 与 API 密钥”,填写你自己的提供商配置,完成连接与功能验证。密钥不要写入终端、源码或 GitHub。未配置 AI 时可以打开软件,AI 提取与问答需要可用配置,调用费用由提供商收取。
  • 在“文献”导入一篇自己有权处理的 PDF,完成预检,再按界面确认发送内容与调用预算后启动提取。AI 自动核验通过的证据自动发布;失败项显示原因并可重试,没有人工审核队列。
  • 提取结束后检查论文详情、数值/结论/表格/图片及原文来源。已有正文但缺少图表时可使用“AI 补全图表”;没有表格的论文不会因此生成表格。

更新、回退与卸载

更新前退出 App,并备份 ~/Library/Application Support/Auto Research;这是本机私人数据,不要上传到 GitHub。在源码目录运行 git pull --ff-only,然后在旧 App 仍位于“应用程序”时执行:

python3.14 desktop/macos/crypto_identity.py --previous-app "/Applications/Auto Research.app"

这一步保留旧版本的本机加密身份,避免应用标识变化后无法读取已有 API 凭据和任务历史;不会上传资料、打印密钥或改写密文。之后重复第 2 步的构建命令和第 3 步的安装操作。若已覆盖旧 App,使用保留的旧 App 副本路径运行同一命令;没有旧 App 时先恢复备份,不要删除密钥或历史来绕过错误。

保留此前的 App 及对应数据备份;若新版数据格式发生变化,不能只替换旧 App,需按该版本迁移说明恢复匹配备份。完整跨机器升级/回退验收仍在进行。

卸载时退出 App,仅将“应用程序”里的 Auto Research 移到废纸篓;此操作保留 Application Support 中的资料与设置。重新安装后可继续使用。不要把删除数据目录当作常规卸载或排错步骤。

常见安装问题

现象 处理
找不到 python3.14,或版本不是 3.14.3 完成第 1 步,重新打开终端。官方安装路径通常是 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.14/bin/python3.14;先用该路径检查版本,再把它作为 AUTO_RESEARCH_DESKTOP_PYTHON 的值
Git / 编译工具不存在 完成 Command Line Tools 安装,再运行 git --version
下载失败、超时或证书验证失败 检查网络和系统时间;使用 python.org 安装版时可运行“应用程序/Python 3.14/Install Certificates.command”。不要关闭 TLS 或哈希校验,修复后重试构建
提示源码有未提交改动 构建拒绝混合版本;在新目录重新克隆干净源码,保留原目录,不用强制清理命令丢弃文件
提示发布资源不一致或依赖哈希错误 停止安装,提交不含私人数据的错误信息;不要自行改哈希或跳过检查
启动提示已保存的数据目录不可用 恢复原目录/外部磁盘后重试,不要删数据库或随意切换到空库;这通常与旧安装的目录设置有关
软件打开后没有论文或图表 新库本来为空;先导入 PDF,再配置 AI 完成提取。若提取失败,保留界面错误码到 Issues,不要附论文、资料包或密钥

上述构建、独立目录运行与空库重装已在本机验证,范围见 安装验收记录。

开发者检查

只想安装使用的读者可跳过这一节。开发需要 Python 3.14.3 与 Node 24.15.0;开发说明提供完整流程。

python3.14 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install --require-hashes -r requirements-dev.lock
.venv/bin/python scripts/check.py

统一检查使用合成数据,在两个独立进程中串行执行共享与 Mac 测试,无需私人资料或 AI 密钥,不调用收费模型。

隐私与 AI

  • 文献资料包、PDF、科研图片、数据库、提取产物、私人表格和备份均不随源码发布。
  • 每位使用者自行配置 AI 提供商及 API 密钥;密钥存于本机受保护的凭据存储,不写进源码或安装包。
  • AI 功能会在授权后把所需原文片段或证据发送给所选提供商。请先核对自己的文献使用权及提供商规则;本地存储不意味着 AI 请求完全离线。
  • 不要将 API 密钥、密文凭据、资料包或含研究内容的截图附到 Issue、PR、Actions 日志或 Release。只提交合成复现样例。
  • 隐私与披露规则说明禁传范围和提交前检查。.gitignore 不是安全审计的替代。

开发与项目状态

采用 Issue → 短期分支 → PR → 检查 → 合并 → 唯一候选 → 实机验收 → Release。

常规源码改动不生成 App;文档变更不重复触发完整 macOS 检查。公开 CI 不接收任何维护者的 AI 密钥或科研资料。

版权与第三方组件

Copyright © 2026 XPYY233 and contributors,限各自原创贡献。

原创源码允许按上述说明下载、构建、安装和本机自用;其余权利保留,尚未授予开源许可或一般改编、再分发许可。具体范围见 COPYRIGHT.md。

第三方组件保留各自版权与许可,见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。PyMuPDF/MuPDF 提供 AGPL 与商业许可选项;公开源码并不自动完成二进制分发合规。论文正文、出版图表和用户数据的权利属于相应权利人,不由本仓库授权。

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