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// 项目简介
MedgeClaw 是一个开源的生物医学研究助手，它集成了 OpenClaw 和 Claude Code 以自动化复杂的科学工作流程。用户可以通过 WhatsApp、Slack 或 Discord 等消息平台与系统交互，从而在 R 和 Python 环境中触发分析。该平台提供了一个实时研究仪表板，用于监控进度、查看代码以及访问交互式输出。
// 技术分析
MedgeClaw 是一款人工智能驱动的生物医学研究助手，它集成了 OpenClaw 和 Claude Code，旨在实现复杂数据分析工作流的自动化。通过利用包含 140 种 K-Dense 科学技能的库，它使用户能够通过 WhatsApp 或 Slack 等消息应用中的自然语言指令来执行生物信息学、药物发现和临床研究任务。其架构利用了一个包含 R 和 Python 的 Docker 化环境，提供了一个稳健且可复现的后端，并通过交互式实时 Web 仪表板以及 RStudio 和 JupyterLab 等标准 IDE 展示结果。
// 核心亮点
01
集成了 140 种 K-Dense 科学技能，用于基因组学、药物发现和临床研究等专业任务。
02
提供了一个实时研究仪表板，无需手动检查日志即可可视化分析进度、代码执行情况和输出预览。
03
支持多平台对话式访问，允许研究人员通过 WhatsApp、Slack 或 Discord 触发复杂分析。
04
具备专门的 CJK 可视化技能，可自动检测并配置字体，以防止绘图中的渲染问题。
05
包含专业的 SVG UI 模板和飞书（Feishu）卡片集成，用于生成交互式、图文并茂的报告。
06
提供灵活的、与提供商无关的 API 配置，支持 Anthropic、DeepSeek、MiniMax 和本地 Ollama 模型。
// 典型使用场景
01
自动化的生物信息学分析，包括 RNA-seq 和单细胞 RNA-seq 处理。
02
药物发现任务，例如抑制剂的虚拟筛选和 SAR 报告生成。
03
临床研究工作流程，包括生存分析和文献检索。
// 快速开始
首先，克隆带有子模块的仓库，在 .env 文件中配置您的 API 凭据，并执行安装脚本。环境初始化完成后，启动 Docker 容器和 OpenClaw 网关，即可开始通过您首选的消息平台与您的研究助手进行交互。