据Ethan Mollick在X上的报道，Huaxiu Yao指出，尽管AutoResearchClaw能从单条指令自动完成含真实实验、引文与代码的整篇论文，但若不遵循现代科学方法与默顿规范，自动化实验循环可能在规模化层面放大p值操纵风险（来源：Ethan Mollick转述Huaxiu Yao）。据该帖对AutoResearchClaw功能的描述，系统会抓取arXiv与Semantic Scholar文献、由三个代理辩论筛选假设、自动编写与修复代码、在结果偏弱时自我转向，并最终生成经数据库核验的引文论文，全程无人参与（来源：Ethan Mollick）。据Huaxiu Yao强调，应引入预注册、透明报告与可证伪评审等机制，确保自动化研究不重演当前科研危机（来源：Huaxiu Yao，经Ethan Mollick转述）。对AI企业与实验室而言，机会在于打造“合规即设计”的工具链——如预注册工作流、统计功效校验、溯源与审计日志——嵌入自治研究代理，以满足机构与期刊标准（来源：Ethan Mollick有关AutoResearchClaw的讨论与仓库链接）。