Scrivi paper scientifici in 10 minuti,
non in 4 settimane.
Carica letteratura, dati, figure. GivePap genera la bozza delle 5 sezioni standard di un paper scientifico — con citazioni reali, statistica fedele al tuo dataset, e zero allucinazioni numeriche.
Come funziona
Tre passaggi. Tu fornisci il materiale, GivePap ti restituisce una bozza pronta da rivedere.
Carica letteratura
5-10 PDF di paper già pubblicati sul tuo tema. L'agente Researcher li legge integralmente — Claude ha supporto PDF nativo, vede testo e figure.
Aggiungi i tuoi dati
CSV, Excel multi-sheet, script R/Python. L'agente legge i numeri reali — F-values, p-values, sample size — e li cita esattamente nel Results, senza inventarli.
Bozza pronta
Le 5 sezioni standard (Introduction, M&M, Results, Discussion, Conclusion) generate da una pipeline multi-agent. Esporti in .md o .docx, rivedi e pubblichi.
La pipeline multi-agent
Non un singolo prompt. Sei agenti specializzati che simulano il workflow di un postdoc senior.
Researcher
Legge i tuoi PDF di letteratura, estrae 15-30 findings rilevanti, identifica le citazioni candidate con DOI.
Outliner
(Polished) Struttura sezione per sezione: hook, knowledge gap, hypotheses, comparison points con la letteratura.
Writer × 5
Una invocazione per sezione. Vede il brief, le tabelle, lo script R, le sezioni precedenti — produce prosa accademica.
Fact-Checker
(Polished) Estrae ogni numero dal draft e lo riconcilia con le tue Excel. Flagga incongruenze, propone correzioni.
Citation Validator
(Polished) Per ogni [Author Year]: query CrossRef + OpenAlex per confermare DOI veri. Genera References in stile JDS / Vancouver / APA.
Critic
Simula peer-review: legge il draft completo e produce feedback severità-tagged. Il Writer applica i fix in una seconda passata.
Perché funziona meglio di ChatGPT generico
- Coerenza tra sezioni: ogni Writer vede le sezioni precedenti — Methods supporta i Results, Discussion cita Results.
- Numeri reali: Claude legge le tue Excel direttamente. Il Fact-Checker re-verifica ogni claim.
- Citazioni vere: l'LLM da solo allucina i DOI. Il Citation Validator usa CrossRef per confermare.
- Iterazione: il Critic propone revisioni e il Writer le applica — non ti consegniamo il primo draft grezzo.
Tre modalità di generazione
Scegli il livello di qualità per ogni progetto. I prezzi finali verranno comunicati prima della messa in produzione.
Draft
Una passata Writer per sezione. Bozza veloce.
- Tutte e 5 le sezioni generate
- Citazioni dai PDF caricati
- Numeri letti dalle tabelle
- Output Markdown
Standard
Pipeline multi-agent con peer-review simulata e revisione automatica.
- Tutto di Draft, più:
- Researcher: brief strutturato
- Critic: peer-review simulata
- Writer: revisione mirata
Polished
Pipeline completa. Verifica dei numeri e dei DOI. Qualità submittabile.
- Tutto di Standard, più:
- Outliner strutturato
- Fact-Checker numerico
- Citation Validator (CrossRef)
Listino prezzi in definizione. La fase pilota e gratuita per ricercatori partner; condivideremo il listino finale prima della messa in produzione pubblica.
FAQ
- GivePap sostituisce il ricercatore?
- No. È un acceleratore di prima bozza. Riduce 4 settimane di scrittura a 2-3 giorni di lavoro (revisione, raffinamenti, validazione). Tu resti l'autore — verifichi ogni claim e firmi il paper.
- I numeri sono reali o inventati dall'AI?
- Reali. Claude legge il tuo file Excel direttamente. Per esempio: se la tua ANOVA dà F(9,452)=3.31 p<0.001, esattamente questi numeri compaiono nel Results — non valori plausibili inventati. Verifica già fatta sui dati di test.
- Le citazioni sono affidabili?
- In modalità Standard, le citazioni vengono dai PDF che carichi (Claude le estrae dalla bibliografia del paper sorgente). In Polished, ogni [Author Year] viene confermato via CrossRef/OpenAlex con DOI verificato. Le poche citazioni che non si risolvono vengono flaggate come [DA VERIFICARE].
- Cosa succede ai miei file e dati?
- Stoccati sul nostro VPS in EU (GDPR-compliant), accessibili solo a te tramite JWT. Niente terze parti se non Anthropic per le chiamate LLM. Anthropic non viene mai trainato sui tuoi dati — c'è policy esplicita zero-retention con opt-out automatico.
- Funziona per il mio campo (non dairy science)?
- Sì. La pipeline è generica: indichi il tuo campo (es. oncologia, neuroscienze, chimica) all'apertura del progetto e i prompt si adattano. Il dataset di test è dairy perché viene da un ricercatore amico, ma il sistema non ha hardcoded dipendenza dal dominio.
- Cosa NON fa?
- Non genera la statistica al posto tuo (devi caricare i tuoi script + risultati). Non garantisce verità: ogni claim numerico va comunque verificato. Non sostituisce peer-review formale. Non scrive Methods sperimentali che tu non hai documentato (richiede i tuoi protocolli/script).
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