OpenDraft 是一个开源 Python 引擎，用于生成有来源依据的研究草稿。它由 19 个专门 AI 智能体组成，模拟研究团队的工作流程，面向需要长篇学术文档（10,000–20,000+ 词）的研究人员。用户输入一个主题，即可获得带有引用验证的研究论文、文献综述或学位论文章节草稿。
主要能力：
- 生成研究论文（5-15 页）、文献综述（20-40 页）、学位论文草稿（30-80 页）、结构化报告（10-100+ 页）。
- 每次输出的引用均经过真实性检查：默认仅当 CrossRef、OpenAlex 和 Semantic Scholar 中至少两个数据库持有该 DOI 时才保留该引用；单源结果会被丢弃并记录日志。
- 每条引用在 bibliography.json 中记录验证来源，未确认的引用不会显示为已确认。
- 引用主张验证：CitationClaimVerifier 判断每条来源是否支持其被引用的主张，返回 RELEVANT、IRRELEVANT 或 UNCERTAIN。IRRELEVANT 的引用仅在置信度高于阈值（默认 0.7）时移除。
- 支持超过 57 种语言，包括英语、西班牙语、德语、法语、中文、日语等。
- 导出格式：PDF（LaTeX 质量排版）、Microsoft Word (.docx)、LaTeX 源代码。
- 提供 TL;DR 摘要工具：为任意论文生成 5 点摘要（论点、关键发现、方法、意义、局限）。
- 提供摘要音频工具：使用 ElevenLabs TTS 生成播客风格的音频摘要（需 ELEVENLABS_API_KEY）。
- 数据抓取：从世界银行、Eurostat、Our World in Data 拉取统计数据并保存为 CSV。
- 草稿修订：支持 AI 辅助修订现有草稿，保留所有引用、自动版本化（v2、v3…）、前后质量评分。
- 研究概览模式（expose mode）：快速生成研究主题的范围概览，包括来源概述、关键研究团队、结构化大纲、完整参考文献和后续步骤，速度约为完整草稿的 3 倍。
使用方式：
- 本地安装约需 10 分钟，以命令行工具和 Python 库形式运行。
- 也可作为 Claude Skill 在 Claude Code 或 Codex 等智能体中使用：从 getedge.cc/skills/autonomous-research 获取，然后在智能体中输入“Write a paper on <topic>”。
- 开源维护者可用 Codex 和 OpenAI 模型维护 OpenDraft 本身，包括自动 PR 审查、回归测试生成、问题分类、发布工作流自动化等。
适用场景：
- 研究人员准备文献综述、期刊投稿或结构化初稿。
- 开源维护者基于可复现的研究草稿流水线构建工具。
- 研究生撰写硕士或博士学位论文。
- 希望每条引用 DOI 在写入草稿前都经过公共数据库核验的学者。
- 扩展智能体流水线以支持自定义研究工作流、引用验证器和导出格式的开发者。
限制与注意事项：
- OpenDraft 并非用于一键生成最终论文、作弊、编造引用或绕过同行评审，也不替代人类研究者。
- 引用验证仅表明 DOI 已注册并被索引，不保证该文献支持其被附着的句子；OpenAlex 和 Semantic Scholar 均摄入 Crossref 元数据，因此三者并非完全独立。
- 引用主张验证是语言模型判断，而非证明；裁判仅阅读标题和摘要，不阅读全文。UNCERTAIN 表示未检查，而非通过。
- 引擎不查询 arXiv 作为引用数据库；没有 arXiv API 客户端。
- 严格确认和主张移除会缩小参考文献列表，可能导致 PipelineValidationError（无引用存活）；需放宽搜索或有意降低设置。
- README 和 EVALUATION.md 中引用的引用数量是在多源确认成为默认之前测量的，属于历史数据。
- 人类审查仍然必要。
- 许可：MIT，100% 免费开源，可自托管并使用自己的 API 密钥。
- 项目托管于 GitHub：https://github.com/federicodeponte/opendraft
