AutoPR 是自动化工作流领域的开源项目，由 LightChen233 开发，2025 年首次发布。
它收录于自动化工作流分类，该分类目前共有 503 个项目，GitHub 星标数为 103。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-06-17。MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：高校教师职称评定材料准备。同类可对比的替代方案包括 Scholarcy、ORCID、OpenAlex。
AutoPR
自动整理学术成果，一键生成晋升材料
AutoPR 是一个用于自动化学术晋升流程的开源工具，其官方实现基于论文《AUTOPR: LET'S AUTOMATE YOUR ACADEMIC PROMOTION!》。它主要面向高校教师、科研人员等需要准备职称晋升材料的用户，解决传统学术晋升中材料整理繁琐、耗时费力的问题。核心能力包括自动收集和整理学术成果（如论文、项目、获奖等）、生成标准化的晋升报告或申请文档，并可能提供数据可视化或进度跟踪功能。项目采用 Python 开发，当前处于早期阶段，星标数较少，但定位明确，旨在将学术评价中的重复性工作自动化，提升效率。
开源
free
开源模型
GitHub 星标
★ 103
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队LightChen233
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,large-language-models,promotion
GitHub 星标★ 103
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-09-29 00:00:00
最近更新2026-06-17 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 针对学术晋升场景定制，自动化材料整理流程
- 基于论文实现，有理论支撑，设计思路清晰
- Python 开发，易于扩展和二次开发
不足之处
- 项目处于早期，功能完整性和稳定性待验证
- 文档和社区支持尚不完善，上手有一定门槛
适用场景
- 高校教师职称评定材料准备
- 科研机构年度成果汇报
- 学者个人学术履历自动更新
替代项目
Scholarcy、ORCID、OpenAlex
项目介绍
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