Автор: Jonas Wiedermann-Möller
Агент Codex автоматизирует поиск статей и эксперименты
Исследователь использует ИИ-агента для рутинных задач: поиска научных статей, проверки гипотез и отладки кода. Система сама ищет материалы, сортирует их по важности и запускает тесты, экономя время на подготовке. Автор сохраняет контроль за качеством результатов и принятием решений.
Результат: экономит время на рутинных задачах
- Для кого
- Студент
Что понадобится
- Инструменты
- Cursor — Редактор кода со встроенным ИИ-помощником
- Нужно
Аккаунт в приложении Codex Доступ к научным базам (например, arXiv) База знаний (например, Obsidian)
- Настройка
- не указано
- Сложность
- Без кода
Как повторить
- Укажите агенту ключевые слова для поиска статей и настройте автоматическое сохранение результатов в файл.
- Отсортируйте новые материалы, добавьте нужные в базу знаний и дайте агенту доступ к ней для проверки фактов.
- Передайте агенту гипотезу и попросите предложить дешевые тесты для её проверки.
- Разрешите агенту работать в автономном цикле: выполнять задачу, проверять ошибки и отчитываться о результате.
- Настройте автоматическое обновление базы знаний проекта после завершения задач, чтобы сохранять полезный опыт.
Промпт
Вставьте этот текст в ИИ-ассистента.
Посмотри мою работу за последние 30 дней. Найди повторяющиеся задачи и ошибки, нехватку доступа и инструментов. Предложи способы автоматизации и улучшения.Подробности
Исследователь Jonas Wiedermann-Möller автоматизировал часть своей работы с помощью ИИ-агента Codex. Главная цель — сократить время на рутину, чтобы сосредоточиться на анализе и принятии решений. Автор подчеркивает: агент ускоряет работу, но не заменяет суждение человека.
Основные задачи, которые взял на себя агент:
-
Поиск статей. Еженедельно агент ищет новые работы по заданным ключевым словам, сохраняет их в файл и отсеивает ненужное. Интересные статьи попадают в базу знаний, где агент может проверять факты и искать подтверждения.
-
Проверка гипотез. Перед запуском сложных экспериментов агент предлагает дешевые тесты, выявляет ошибки и создает планы проверок. Это позволяет быстро отбраковать слабые идеи без больших затрат ресурсов.
-
Управление процессом. Агент работает в автономных циклах: выполняет задачу, проверяет результат, исправляет ошибки и сообщает о статусе. Это избавляет от постоянного контроля каждого шага.
-
Накопление знаний. После каждой сессии агент обновляет базу знаний проекта. Он запоминает настройки, ошибки и решения, чтобы в следующий раз начать работу уже с учетом прошлого опыта.
Важный момент безопасности: доступ агента к системам строго ограничен. Используются защищенные хранилища паролей и блокировка опасных команд. Автор рекомендует не автоматизировать все сразу, а начинать с простых задач, чтобы не тратить время на поддержку сложной системы.
Источник
Оригинал: How I Use Codex To Automate Parts Of My Research Workflow (aisagroup.substack.com, англ.)
Переведено и упрощено ahamoment
Добавлено 28 октября 2026 г.