Aqui está a prova de que Claude Code pode escrever um artigo inteiro de ciência política empírica. Para validar minha afirmação de que agentes de IA estão vindo para a polícia "como um trem de carga", hoje pedi ao Claude Code para replicar e ampliar completamente um antigo artigo meu estimando o efeito do voto universal por correspondência na participação e no resultado das eleições... Basicamente em um único plano. Após um pedido cuidadoso, Claude Code: (1) Baixei o repositório do artigo antigo e replicei os resultados anteriores, traduzindo nosso antigo Código Stata para Python (2) Rastreei a web para obter dados oficiais de eleições atualizados e dados do censo (3) Realizou novas análises estendendo os resultados até 2024 (4) Criou novas tabelas e figuras (5) Realizou uma revisão literária (6) Escreveu um artigo totalmente novo (7) Enviei tudo para um novo repositório do github Tudo durou cerca de uma hora. Essa é uma mudança de paradigma insana na forma como o trabalho empírico é feito. Também valida o ponto que várias pessoas, incluindo @BrendanNyhan, levantaram ontem---vai ser especialmente fácil escalar pesquisas observacionais com IA. Obrigado ao @alexolegimas, @arthur_spirling e a muitos outros que me deram feedback. .

Algumas observações para depois: --Esse provavelmente foi um caso mais fácil, já que envolveu apenas estender uma análise simples com dados públicos. --Claude não conseguiu atualizar algumas das nossas estimativas de comparecência/modo que dependiam de dados proprietários de arquivos eleitorais (em princípio, Claude poderia solicitar e acessar esses dados, mas seria super complicado) --O primeiro esforço de Claude no design do evento não estava correto --Dei instruções para Claude sobre qual pacote Python usar para chegar o mais próximo possível do pacote reghdfe da Stata --Algumas próximas coisas para tentar: extensões mais complexas que exigem coleta de dados mais inovadoras e métodos de análise mais inovadores

E aqui está o repositório: