让AI帮你从数据一键生成可追溯的科研论文
data-to-paper 是一个基于 AI 驱动的科研自动化框架，旨在将原始数据直接转化为可发表的科学论文。它通过多智能体协作，模拟科研流程中的数据分析、结果解释、文献引用和论文撰写等环节，并强调每一步的可回溯性。项目解决了科研工作中从数据到论文的漫长过程，以及 AI 生成内容难以验证和追溯的问题。其核心能力包括：自动生成数据分析代码、执行代码并获取结果、基于结果撰写论文段落、自动检索并引用相关文献，以及提供完整的操作日志和版本控制，确保研究过程的透明性和可复现性。
PaperPal、SciSpace、ResearchRabbit
data-to-paper 是智能体领域的开源项目，由 Technion-Kishony-lab 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（826）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。
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 2026-09-23。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：科研人员快速生成论文初稿和数据分析报告。同类可对比的替代方案包括 PaperPal、SciSpace、ResearchRabbit。
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