GitHub：github.com/binary-husky

项目针对了中科院日常科研工作，基于 ChatGPT 专属定制了一整套实用性功能，用于优化学术研究以及开发日常工作流程。

其中内置的工具，包括但不限于以下这些：

  • 学术论文一键润色、语法错误查找；
  • 中英文快速互译；
  • 一键代码解释；
  • 快捷键自定义；
  • 高阶实验模块化设计；
  • 项目源代码自我剖析；
  • 智能读取论文并生成摘要。

下面提供几个示例，给大家看看这个工具到底集成了哪些实用性功能。

如果一个程序能够读懂并剖析自己：

其他任意Python/Cpp项目剖析：

 

自动报告生成

 

模块化功能设计

 

源代码转译英文

 

安装 & 使用

项目的安装及使用方式主要有 3 种，下面逐个给大家进行介绍。

1. 在 Windows、macOS、Linux 上安装

通过 Git 命令，将项目克隆到本地，并进行项目文件夹：

> git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
> cd chatgpt_academic

打开 config.py 文件，配置你的 OpenAI API Key 及本地代理。

OpenAI API Key 可在这里生成：

platform.openai.com/acc

配置完成后，安装 Python 的 pip 命令安装项目依赖，并运行项目：

> python -m pip install -r requirements.txt
> python main.py

2. 通过 Docker 快速部署（Linux）

通过 Git 命令，将项目克隆到本地，并进行项目文件夹：

> git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
> cd chatgpt_academic

在 config.py 文件中配置好代理以及 OpenAI API Key。

使用 Docker 快速安装与运行项目：

# 安装
> docker build -t gpt-academic .
# 运行
> docker run --rm -it --net=host gpt-academic

3. 使用 Huggingface 在线运行

为了让大家能直接预览到该项目，作者也将其部署到了 Huggingface 上。

不过 Huggingface 上的项目仅做界面参考，想保障项目隐私安全以及稳定性，最好还是通过前面两种方案自行部署。

Huggingface 测试：huggingface.co/spaces/q