Dr. Claw：バイブ研究のためのAI科学者ワークスペース

要旨

コマンドライン・コーディングエージェント（例：Claude Code、Gemini CLI）は、ファイルの読み書きや長時間のセッション維持をすでに実現している。しかし、エンドツーエンドの調査は依然としてチャットツール、IDE、ターミナル、執筆環境に断片化しており、調査を監査可能にする決定はほとんど保存されない。本稿では、新たな自律エージェントを導入するのではなく、既存のコーディングエージェントのエグゼキュータを、制御可能かつ監査可能なヒューマン・イン・ザ・ループのワークフローでラップするオープンソースのワークスペース、Dr. Clawを提案する。永続的な状態オブジェクト、再利用可能なスキルライブラリ、複数エグゼキュータの連携が、人間の決定とAIによる実行を結び付け、計画・実行・執筆を、追跡可能かつ回復可能な1つのループに変換する。Dr. Clawは、インタラクティブな3ビューシナリオと障害回復のウォークスルーで実証し、同じバックエンドエグゼキュータを共有する素のコマンドラインエージェントと比較評価する。この比較により、オーケストレーション層全体（タスクグラフ、状態オブジェクト、スキルライブラリ）が、その層がラップするエージェントそのものと対比される。エグゼキュータを固定した条件では、Dr. Clawは調査の網羅性においてより高いスコアを示しつつ、監査可能かつ回復可能なプロセス記録を永続化する。デモへのアクセス：リポジトリ https://github.com/OpenLAIR/dr-claw（AGPL-3.0で公開、上流コンポーネントにはGPL-3.0が含まれる）。

English

Command-line coding agents (e.g., Claude Code, Gemini CLI) can already read and write files and sustain long sessions, yet end-to-end research still fragments across chat tools, IDEs, terminals, and writing environments, and the decisions that make it auditable are rarely preserved. We present Dr. Claw, an open-source workspace that wraps existing coding-agent executors in a controllable and auditable human-in-the-loop workflow rather than introducing another autonomous agent. Persistent state objects, a reusable skill library, and multi-executor coordination link human decisions to AI execution, turning planning, execution, and writing into one traceable, recoverable loop. We demonstrate Dr. Claw through an interactive three-view scenario and a failure-recovery walkthrough, and evaluate it against a bare command-line agent sharing the same backend executor, so the comparison contrasts the whole orchestration layer (task graph, state objects, and skill library) with the agent it wraps. Holding the executor fixed, Dr. Claw scores higher on research completeness while persisting an auditable, recoverable process trail. Demo access: repository https://github.com/OpenLAIR/dr-claw, released under AGPL-3.0 with GPL-3.0 upstream components.