Aqui está a prova de que Claude Code pode escrever um artigo completo de ciência política empírica. Para validar a minha afirmação de que os agentes de IA estão vindo para a ciência política "como um trem de carga", hoje fiz com que Claude Code replicasse e estendesse completamente um antigo artigo meu que estimava o efeito do voto universal por correio na participação e no resultado das eleições... essencialmente em uma única tentativa. Após um cuidadoso direcionamento, Claude Code: (1) Baixou o repositório do antigo artigo e replicou os resultados passados, traduzindo nosso antigo código Stata para Python (2) Vasculhou a web para obter dados oficiais atualizados sobre eleições e dados do censo (3) Realizou novas análises estendendo os resultados até 2024 (4) Criou novas tabelas e figuras (5) Realizou uma revisão da literatura (6) Escreveu um artigo totalmente novo (7) Enviou tudo para um novo repositório no github Tudo isso levou cerca de uma hora. Esta é uma mudança de paradigma insana na forma como o trabalho empírico é feito. Isso também valida o ponto que várias pessoas, incluindo @BrendanNyhan, fizeram ontem---vai ser especialmente fácil escalar a pesquisa observacional com IA. Obrigado a @alexolegimas, @arthur_spirling e muitos outros que me deram feedback.

Algumas notas para mais tarde: --Este foi provavelmente o caso mais fácil, uma vez que apenas envolveu a extensão de uma análise simples com dados públicos. --Claude não conseguiu atualizar algumas das nossas estimativas de participação/modo que dependiam de dados de ficheiros de eleitores proprietários (em princípio, Claude poderia solicitar e aceder a esses dados, mas seria super complicado) --O primeiro esforço de Claude no design do evento não estava correto --Dei a Claude instruções sobre qual pacote Python usar para se aproximar o máximo possível do pacote reghdfe do Stata --Algumas próximas coisas a tentar: extensões mais complexas que requerem uma coleta de dados mais inovadora e métodos de análise mais inovadores

E aqui está o repositório: