用途：AutoR 是一个结构化研究 harness，强调 AI 负责执行、人类负责方向，不是一键出论文的黑盒。底层执行器为 claude 或 codex，仓库路径为 ~/repos/AutoR。
主要能力：8 阶段 pipeline，依次为 01 文献综述 → 02 假设生成 → 03 研究设计 → 04 实现 → 05 实验 → 06 分析 → 07 写作 → 08 发布。产出目录为 runs/<run_id>/，包含 prompt、日志、代码、数据、图、LaTeX、PDF。支持指定执行器、全自动模式、从已有项目或论文语料起步、恢复 run、重做或回滚 stage、指定投稿 venue、带资源、跳过 intake、生成方法示意图。
使用方式：新 run 可执行 cd ~/repos/AutoR && python main.py --goal "研究目标"；指定执行器加 --operator claude（默认）或 --operator codex；全自动模式加 --full-auto；从已有项目起步用 --project-root /path/to/project；从论文语料起步用 --paper-corpus /path/to/papers；恢复 run 用 --resume-run <run_id> 或 --resume-run latest；从某 stage 重做用 --redo-stage 06_analysis；回滚用 --rollback-stage 04_implementation；指定 venue 用 --venue neurips_2025（默认）、nature 或 jmlr；带资源用 --resources paper.pdf data/ code/；跳过 intake 用 --skip-intake；生成方法示意图用 --research-diagram（需 google-genai + Pillow）。
适用场景：从 arXiv 论文出发做完整复现与扩展；从代码仓库出发补全实验与写论文；从研究问题出发走完 literature → experiment → writing 全流程；需要可复现、可审计的研究产物。
限制：不需要 pip install，纯 Python stdlib 运行；需要已安装 claude 或 codex；Stage 07 写作产出 LaTeX，有 TeX 环境可直接编译 PDF；默认 venue 为 neurips_2025；默认每个 stage 结束等待人工审阅，--full-auto 可跳过但建议前几个 run 先手动审批；runs/ 目录是唯一产物。