Вот доказательство того, что Claude Code может написать целую эмпирическую статью по политическим наукам. Чтобы подтвердить свое утверждение о том, что AI-агенты приходят в политические науки "как товарный поезд", сегодня я заставил Claude Code полностью воспроизвести и расширить одну из моих старых статей, оценивающую влияние универсального голосования по почте на явку и результаты выборов... по сути, за один раз. После тщательной настройки Claude Code: (1) Скачал репозиторий старой статьи и воспроизвел прошлые результаты, переведя наш старый код Stata на Python (2) Обошел интернет, чтобы получить обновленные официальные данные о выборах и данные переписи (3) Провел новые анализы, расширяющие результаты до 2024 года (4) Создал новые таблицы и графики (5) Провел обзор литературы (6) Написал совершенно новую статью (7) Загрузил все это в новый репозиторий на github На все это ушло около часа. Это безумный сдвиг парадигмы в том, как выполняется эмпирическая работа. Это также подтверждает точку зрения, которую высказали несколько человек, включая @BrendanNyhan, вчера --- будет особенно легко масштабировать наблюдательные исследования с помощью AI. Спасибо @alexolegimas, @arthur_spirling и многим другим, кто дал мне обратную связь.

Несколько заметок на будущее: --Это, вероятно, был самый простой случай, так как он только включал в себя расширение простого анализа с использованием общедоступных данных. --Клод не смог обновить некоторые наши оценки явки/режима, которые зависели от данных о избирателях, которые являются собственностью (в принципе, Клод мог бы запросить и получить доступ к этим данным, но это было бы очень сложно). --Первоначальная попытка Клода в дизайне мероприятия была неверной. --Я дал Клоду инструкции о том, какой пакет Python использовать, чтобы максимально приблизиться к пакету reghdfe в Stata. --Некоторые следующие вещи, которые стоит попробовать: более сложные расширения, требующие более новаторского сбора данных и более новаторских методов анализа.

А вот и репозиторий: