AutoBiology CLI

AutoBiology CLI 中文文档

AutoBiology 可以把生物实验 SOP 文本转换成结构化的自动化需求。CLI 会解析操作步骤，构建操作超图，生成确定性的 R1-R10 需求，也可以在配置 LLM 后补充候选需求，最后输出覆盖率报告和 Mermaid 图。

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安装

npm install -g autobiology-cli
autob --help
autob update --check

安装后的命令是 autob。npm 包包含 CLI 运行时、内置 data/ 知识库和用户文档。

文档导航

快速开始 安装 CLI、初始化配置，并完成第一次 SOP 流水线运行。 配置说明 理解全局配置、项目配置、合并规则和 API key 的安全存放方式。 Blender 仿真 使用独立 Blender 组件，把需求 JSON 渲染成 MP4 仿真视频。 流水线指南 了解五个阶段分别做什么，以及每个阶段产生哪些输出文件。 LLM 与研究产物 确认 LLM 是否启用，并理解算法边界和仓库研究产物。 命令参考 查询 autob 的命令、参数、选项和常见退出行为。

最短路径

autob init
autob run your-sop.txt -o out

优先打开 out/report.md 查看可读报告，再按需检查 JSON 文件。

如需确认本次运行是否使用了可选 LLM 层：

autob config show
node -e "const fs=require('fs'); const m=JSON.parse(fs.readFileSync('out/run-meta.json','utf8')); console.log(m.config.llmModel)"
rg -n '"LLM-Candidate"' out/04-requirements.json

知识库与仓库产物

CLI 包内包含 data/ 知识库：同义词、领域动作模式、参数约束和标准风险目录。autob run 会在流水线开始时加载一次，并在 atomize、hypergraph 和 requirements 阶段复用。

GitHub 仓库还包含 publication/ 和 graphify-out/。前者用于论文方法、复现说明、图示和样例输出；后者用于代码知识图谱、架构报告和可视化浏览。

更多 LLM 启用判断、算法边界和仓库产物说明见 LLM 与研究产物。