跑過 AI 研究的團隊都遇過同樣的痛：Claude Code、Gemini CLI 等命令行編碼代理（coding agents）能讀寫檔案、撐住長對話，但文獻回顧、構思、實驗、寫論文、投期刊這些步驟散落在聊天工具、IDE、終端機、寫作軟件之間，中間決策也難以回頭追溯。Dr. Claw（GitHub: OpenLAIR/dr-claw）針對的正正是這個碎片化問題——它不是另起爐灶造一個新代理，而是把現有命令行編碼代理（Claude Code、Gemini CLI、Codex，以及透過 OpenRouter 接入的數百個模型）包進一個可控、可審核、人在回路（human-in-the-loop）的工作流。
項目覆蓋 survey → ideation → experiments → paper writing → slides & promotion 整條研究生命週期，與只懂執行程式碼的 CLI 代理相比，差異在於「全流程編排層」。底層靠三個關鍵設計撐起這層：持久化狀態物件（persistent state objects）、可重用技能庫（reusable skill library），以及多執行器協調（multi-executor coordination），把計劃、執行、寫作綁成一條可恢復的循環。論文亦明確指出，比起只共享同一後端執行器的裸 CLI 代理，Dr. Claw 在研究完整性上得分更高，同時保留可審計、可回溯的過程痕跡。
對獨立研究者、AI 實驗室團隊、需要把研究流程制度化的單位而言，這套架構的價值在於把人類決策（目標、約束、驗收）與 AI 執行清楚分開，並透過 checkpoint 反饋（Verify / Revise / Retry / Handoff）保留介入點。它支援本地部署（自家機器、自家 GPU、自家資料），亦提供桌面版（.dmg / .exe）或 npx dr-claw 零安裝啟動，甚至能在終端機直接 dr-claw chat 跑 agentic 對話。
項目已被 EMNLP 2026 System Demonstrations track 收錄（arXiv: 2609.00365），並採用 AGPL-3.0 搭配上游 GPL-3.0 元件授權，免費、無訂閱。需要留意的是，它自定位為 Anthropic Claude Science 的開源、模型中立替代方案，主打全生命週期而非單純計算分析。
