open-science/docs/ru/README.md

AIPOCH Open-Science

Рабочая среда для исследований с ИИ и воспроизводимой науки — с открытым кодом, приоритетом локальной работы и независимостью от моделей.

Это перевод англоязычного файла README. При расхождениях английская версия имеет приоритет.

AIPOCH Open-Science — рабочая среда для исследований с ИИ, созданная AIPOCH для учёных и исследователей, с открытым кодом, приоритетом локальной работы и независимостью от моделей. Она помогает вести воспроизводимые и прозрачные исследования с научными ИИ-агентами, выполнением кода на Python и R, коннекторами научных данных и поддержкой macOS, Windows и Linux. Создайте проект, опишите исследовательскую задачу обычным языком, и агенты смогут читать файлы, искать информацию в интернете, выполнять код, обращаться к научным источникам данных и готовить отчёты, таблицы и графики с прослеживаемым происхождением — всё в одном рабочем пространстве.

AIPOCH Open-Science подходит для вычислительных исследований и анализа больших объёмов данных в машинном обучении, статистике, науках о жизни, химии, материаловедении, физике, науках об окружающей среде и других областях. Приложение поддерживает весь исследовательский процесс: от обзора литературы и формулирования гипотез до выполнения кода, анализа данных, моделирования, визуализации и подготовки проверяемых результатов.

Завершённые исследовательские сессии также можно экспортировать в переносимые пакеты .science для проверки, передачи коллегам и архивирования, включив выбранные ветви диалога, версии файлов, записи Notebook и свидетельства верификации.

💡 Вышла AIPOCH Open-Science v0.34.1 (обновлено в сентябре 2026). AIPOCH Open-Science v0.34.1 добавляет коннекторы CELLxGENE Discover и Alliance of Genome Resources наряду с расширенными источниками MaveDB и Metabolomics Workbench, приносит вкладку «Входящие» в предпросмотр библиотеки рабочей области и добавляет вариант модели gpt-6.1-sol. Исправления сохраняют состояние интерпретатора notebook между ячейками, восстанавливают запуск KWallet на Linux и допускают переустановку на Windows после удаления старой родительской установки. Подробности — в последних заметках о выпуске.

Содержание

• Быстрый старт
• Обзор продукта
• Исследовательские пакеты .science AIPOCH Open-Science
• Результаты тестирования
• Основные возможности
• Поставщики моделей
• Данные, разрешения и доверие
• Разработка и сборка
• Частые вопросы
• Как принять участие
• Лицензия

🚀 Быстрый старт

1. Скачайте приложение

Откройте официальную страницу загрузки и выберите установщик для своего компьютера:

Ваш компьютер	Что выбрать
macOS 12+ — Apple Silicon (M1 или новее)	DMG для macOS на Apple Silicon / ARM64
macOS 12+ — Intel	DMG для macOS на Intel / x64
Windows x64	Установщик для Windows x64 (с кодовой подписью)
Linux x64	AppImage или пакет Debian для Linux x64

Скачивайте с официальной страницы загрузки; при необходимости см. проверку загрузки.

В macOS приложение также можно установить через Homebrew:

brew install --cask open-science

Переустановка в Windows сохраняет исследовательские данные. Для полной очистки используйте инструмент сброса, который после подтверждения безвозвратно удаляет локальные данные.

2. Пройдите первоначальную настройку

Пройдите мастер настройки: Среда → Расположение данных → Среда выполнения агента → Поставщик моделей → Среда выполнения Notebook.

Пройдите обязательные проверки среды и среды агента, затем проверьте подключение к модели. Настройка Python/R Notebook необязательна; параметры Notebook и расположение данных можно изменить позже.

Проверка совместимости компьютера, хранилища и сети	Проверка поставщика, API-ключа, адреса и модели

3. Создайте исследовательский проект

1. Нажмите «Новый проект», откройте сессию и опишите цель исследования, входные данные и ожидаемые результаты.
2. Прикрепите файлы, выберите модель и профиль разрешений, затем отправьте задачу. Используйте @ для ссылки на файл проекта или / для выбора навыка.
3. Просматривайте действия инструментов и запросы разрешений, изучайте результаты и доступные свидетельства в представлении «Происхождение».

Снимки экрана в этом README показывают общий рабочий процесс. Надписи, каталоги и другие детали интерфейса могут отличаться от установленной версии.

Обзор продукта

От исследовательского запроса к прослеживаемому результату

Рассмотрим типичную задачу биоинформатики: воспроизвести опубликованный анализ дифференциальной экспрессии, сопоставить повторно полученные результаты со статьёй и подготовить отчёт, таблицы и графики для проверки. Снимки ниже показывают характерные экраны из документированных рабочих процессов AIPOCH Open-Science; они иллюстрируют отдельные этапы, но не одну непрерывную сессию.

1. Определите исследовательскую задачу и исходные данные

Укажите исследовательский вопрос, исходную статью и наборы данных, требуемые методы или пороги, ожидаемые результаты и критерии приёмки. Загрузите вспомогательные файлы или укажите существующий артефакт проекта через @, чтобы агент начинал с явных входных данных, а не со скрытого контекста.

2. Выполните анализ с помощью проверяемых научных инструментов

Агент может объединять в общем Notebook научные навыки, исследовательские коннекторы с управляемыми разрешениями, поиск, операции с файлами и код на Python или R. Созданные графики можно просматривать рядом с исследовательской сводкой, а запись артефакта открывает сохранённый код генерации и свидетельства выполнения.

3. Проверяйте отчёты, таблицы и графики на месте

Итоговый ответ объясняет, что удалось воспроизвести, что отличается и какие ограничения важны. Созданные отчёты Markdown, таблицы CSV, изображения и другие исследовательские артефакты остаются привязаны к сессии и одновременно попадают в библиотеку файлов проекта, где их можно просматривать рядом с диалогом и повторно использовать в дальнейшей работе.

4. Проследите каждый артефакт до подтверждающих данных

Каждый созданный артефакт хранится как неизменяемая версия с контрольной суммой. В представлении Provenance можно увидеть код генерации и историю выполнения, использованные входные данные, наблюдаемый состав среды, ветку диалога-источника и замечания Reviewer для конкретной версии. Данные, которые не удалось проверить, помечаются как недоступные и не восстанавливаются догадками.

Исследовательские пакеты .science AIPOCH Open-Science

Завершённую исследовательскую сессию можно экспортировать в переносимый пакет .science для проверки, передачи коллегам и архивирования. Выберите ветви диалога, версии файлов, записи Notebook и свидетельства верификации, которые нужно включить, а затем импортируйте пакет в другой проект или на другой компьютер.

Экспортировать → передать → проверить

1. Экспортируйте завершённую сессию и выберите содержимое пакета.
2. Передайте файл .science коллеге или на другой компьютер.
3. Импортируйте его в проект и проверьте доступную только для чтения историю, включённые файлы, записи Notebook и свидетельства верификации.

Импортированные пакеты доступны только для чтения. Они не запускают код и не восстанавливают учётные данные. Продолжайте работу в новой сессии. Для повторного запуска результата по-прежнему нужны полный рецепт, необходимые входные данные и доступная среда выполнения.

Результаты тестирования

🏆 № 1 в BiomniBench-DA Public 50

AIPOCH Open-Science получил наивысший рейтинговый балл в сводном сравнении BiomniBench-DA Public 50 — 79.05 при использовании gpt-5.6-sol (xhigh). Результат представляет собой среднее с равными весами между оценкой Gemini 3.1 Pro (81.04) и оценкой DeepSeek v4-pro (77.06), благодаря чему AIPOCH Open-Science занимает 1-е место среди собранных результатов Public 50. Ознакомьтесь с набором данных BiomniBench-DA.

Основные возможности

AIPOCH Open-Science объединяет управление проектами, работу агентов с разными моделями, Notebook на Python и R, коннекторы научных данных, неизменяемые версии артефактов с происхождением и управляемый человеком контроль в одном локальном рабочем пространстве. Актуальные каталоги, сведения о сборках и новые параметры следует проверять в установленном приложении и примечаниях к последнему выпуску.

Область	Основные возможности
Научные навыки	Расширяйте исследования с помощью 23 встроенных навыков и 525 навыков из Skills Marketplace с установкой и обновлением в один клик. Создавайте навыки в диалоге или из выполненной работы, импортируйте пакеты и источники GitHub. Материалы публикуются после проверки; локальный импорт их не публикует.
Коннекторы	Получайте доступ к научным ресурсам через 24 встроенных коннектора или добавляйте собственные локальные и удалённые коннекторы MCP. Управляйте разрешениями инструментов и импортируйте или экспортируйте конфигурации.
Специалисты и делегирование	Установите 10 специалистов из Specialist Marketplace либо создайте и настройте личных специалистов для делегирования от главного агента. Пакеты поддерживают импорт и экспорт; материалы публикуются после проверки, а локальный импорт их не публикует.
Модели и серверные системы агентов	Используйте облачные модели, совместимые шлюзы или вход по подпискам Claude и Codex. Выбирайте Claude Code, OpenCode, Codex или CodeBuddy с проверкой подключения, вводом изображений и настройкой глубины рассуждения.
Проекты, сессии и исследовательские пакеты	Организуйте проекты с закреплёнными сессиями, ветвями сообщений, боковыми диалогами и восстановлением истории. Экспортируйте переносимый исследовательский пакет .science в другой проект или на компьютер с ветвями диалога, выбранными версиями файлов, записями Notebook и свидетельствами верификации. Импорт доступен только для чтения и не запускает код и не восстанавливает учётные данные; боковые диалоги и закладки исключены, а файлы зависят от выбора при экспорте.
Агент проверки	При необходимости включите автоматическую проверку ответов, журналов выполнения и свидетельств из связанных файлов завершённого хода агента в отдельном контексте. Получайте обоснованные результаты со статусами «пройдено», «предупреждение» или «ошибка»; при выявлении проблем доступны исправления главным агентом и повторная проверка с ограниченным числом циклов. Журналы проверки и состояния решения проблем сохраняются; проверка ограничена записями, доступными для этого хода.
Python, R, Notebook и HPC	Выполняйте Python, R, Notebook и shell локально в управляемых средах или своих интерпретаторах, с фоновым запуском и историей. Для SSH и Slurm нужны узел, ПО, ресурсы и права, описанные ниже в FAQ по удалённым вычислениям.
Библиотека литературы	Импортируйте и упорядочивайте источники и PDF с помощью коллекций, тегов, привязки к проектам, заметок и объединения дубликатов. Находите полные тексты в открытом доступе, читайте PDF, извлекайте рисунки и таблицы и используйте источники библиотеки в диалогах для анализа с помощью ИИ. Создавайте списки литературы в выбранном стиле цитирования и экспортируйте источники в BibTeX или RIS.
Научные файлы и предварительный просмотр	Загружайте файлы до 10 GiB каждый, организуйте библиотеку проекта и просматривайте научные данные, PDF, Office, изображения, код и молекулярные структуры. Это предел загрузки, а не гарантия чтения всего файла моделью: контекст, разбор вложений и предпросмотр имеют отдельные ограничения. Большие файлы обычно читают или анализируют по частям с помощью кода.
Артефакты и происхождение	Сохраняйте неизменяемые версии результатов с доступными кодом генерации, входными данными, историей выполнения, средой и свидетельствами проверки. На рабочем столе воспроизводите подходящие версии при наличии полного рецепта, входных данных и рабочей среды, сравнивайте выходы и экспортируйте записи верификации. Недостаток свидетельств может препятствовать проверке, а воспроизведение не доказывает научную достоверность.

Поставщики моделей

На уровне продукта AIPOCH Open-Science не привязан к конкретным моделям: можно подключить крупного облачного поставщика LLM, пользовательский шлюз или существующую подписку Claude либо Codex. Доступность поставщиков зависит от выбранной среды агента и поддерживаемых ею протоколов API. Модель можно подключить четырьмя способами:

Режим поставщика	Как это работает
Встроенные облачные поставщики	Выберите поставщика из списка в установленном приложении и укажите требуемый ключ.
Пользовательский шлюз	Укажите Base URL, точный ID модели и протокол API, поддерживаемый выбранной средой агента (Messages, Chat Completions или Responses), затем проверьте соединение. Удалённым шлюзам нужны HTTPS и API-ключ. Адреса обратной петли, например localhost, 127.0.0.1 или [::1], допускают HTTP без ключа; доступны шаблоны для Ollama, LM Studio, llama.cpp и vLLM. Формат API по умолчанию не гарантирует совместимость сервера или модели.
Подписка Codex	Выберите среду агента Codex, затем укажите подписку Codex как тип поставщика.
Подписка Claude	Войти по подписке Claude можно в двух режимах: общем (вход через браузер с сохранением учётных данных в стандартном профиле ~/.claude) или изолированном (запуск claude setup-token под управлением приложения в собственном CLAUDE_CONFIG_DIR, полностью отделённом от ~/.claude/; доступны вход через браузер и резервная вставка токена).

Встроенные поставщики включают OpenAI, Anthropic, DeepSeek, NVIDIA Build и другие. Модели и региональные адреса зависят от установленной версии и выбранного бэкенда; проверяйте список и подключение в приложении.

Данные, разрешения и доверие

AIPOCH Open-Science хранит данные проекта, настройки, версии артефактов и свидетельства происхождения на локальном компьютере. API-ключи также хранятся локально и, если возможно, защищаются системным хранилищем учётных данных. Журналы не загружаются автоматически.

Тем не менее данные могут передаваться внешним сервисам, и это следует учитывать:

• В запросах к модели выбранному поставщику отправляются запрос пользователя и необходимый контекст.
• Поиск в интернете и удалённые коннекторы передают внешним сервисам отображаемые параметры.
• Локальные коннекторы могут выполнять на компьютере доверенные команды.
• Приложение также может обращаться к серверам обновлений, каталогам маркетплейса и сервисам загрузки сред выполнения или моделей.
• Вложения, ссылки @, журналы и созданные отчёты могут содержать чувствительные исследовательские данные.

Выбирайте самый ограниченный профиль разрешений, который подходит для задачи:

Режим	Поведение	Когда использовать
Запросить разрешение	Запрашивает разрешение на действия, не покрытые существующими ограниченными разрешениями или политиками доверенных инструментов приложения	Новые процессы, чувствительные данные, незнакомые скрипты
Автоматически разрешать изменения	Использует автоматическую проверку самой среды агента, если она доступна; иначе автоматически разрешает только явно малорисковые операции в рабочем пространстве	Доверенная работа с файлами при контролируемом внешнем доступе
Полный доступ	Автоматически разрешает изменения, команды, сеть и коннекторы	Чётко ограниченная и полностью доверенная автономная работа

Фактический профиль зависит от среды агента и выданных разрешений. Политики коннекторов, инструментов и вычислительной сети также действуют; проверяйте фактический режим в приложении.

Перед подтверждением проверяйте параметры коннектора и действия инструментов. Не включайте API-ключи, токены доступа, идентификаторы пациентов, неопубликованные данные и чувствительные локальные пути в снимки экрана и общедоступные журналы обращений.

Разработка и сборка

AIPOCH Open-Science — Electron-приложение на React, TypeScript, Prisma/SQLite и среде агента на основе ACP.

Для разработки из исходного кода нужны:

• Node.js 24 (см. .nvmrc) и npm
• Git
• Выполнение Notebook необязательно: используйте управляемые приложением среды Python/R или настроенный вами совместимый интерпретатор.

git clone https://github.com/aipoch/open-science.git
cd open-science
npm install
npm run dev

Команды сборки и рабочий процесс описаны в справочнике разработки и упаковки и руководстве для участников.

Локальный веб-интерфейс и автономный режим

Настольный сервер может показывать тот же renderer в браузере на локальном компьютере. По умолчанию эта возможность отключена и доступна только по адресу 127.0.0.1.

npm run build:web
npm run dev:web

Откройте защищённый адрес, который выведет приложение. Команда npm run dev:headless запускает сервер, значок в области уведомлений, среду агента и локальный веб-сервис без окна Electron. Порт задаётся переменной OPEN_SCIENCE_WEB_PORT (по умолчанию 44100). При явном завершении приложения процессы агента и Notebook останавливаются в обычном порядке.

Удалённый доступ с мобильного устройства

Тот же локальный веб-интерфейс можно открыть с телефона или планшета после сопряжения через Remote.It. Свяжите браузер с AIPOCH Open-Science шестизначным кодом и один раз подтвердите доступ на компьютере. После этого рабочее пространство будет доступно без прямого открытия loopback-сервера. Доверие браузеру можно отозвать; смена режима или остановка сервиса немедленно завершает активные удалённые сессии.

Автономные CLI и SDK

CLI для автономной работы и Node.js SDK без зависимостей используют тот же локальный демон, проекты, сессии, учётные данные и разрешения, что настольный и веб-интерфейсы. Подробная документация хранится рядом с публикуемым пакетом, чтобы справочник команд оставался единым:

• Руководство по CLI — установка, жизненный цикл сервиса, автоматизация задач, артефакты, форматы вывода и коды завершения
• Обзор пакета SDK — быстрый старт Node.js и точка входа пакета

Частые вопросы

Почему не проходит проверка подключения к модели?

О: Проверьте API-ключ на пропущенные символы и пробелы, убедитесь, что указаны правильные Base URL, регион и точный ID модели поставщика, а также проверьте доступ к сети и баланс учётной записи. Для подписки Claude повторите общий вход через браузер или обновите изолированные учётные данные claude setup-token — в зависимости от выбранного режима.

Почему кнопка «Продолжить» недоступна во время настройки?

О: Для текущего этапа не выполнено обязательное условие. В зависимости от этапа исправьте строки среды с пометкой «Требуется действие», установите или восстановите выбранную среду агента либо проверьте поставщика модели. Настройка Notebook необязательна и влияет только на выполнение Notebook.

Как запускать задания на удалённом кластере HPC?

О: Remote Compute (SSH) всегда включён и не требует включения в настройках. Зарегистрируйте вычислительный SSH-узел в «Настройки → Вычисления», сделайте его доступным текущей сессии, затем используйте естественный язык или /remote-compute-ssh. Нужны доступный SSH-узел, действующая аутентификация, права на необходимые каталоги, а также требуемые заданием ПО, зависимости и вычислительные ресурсы. Для Direct SSH планировщик не нужен; режим Slurm требует рабочей среды Slurm и права отправлять задания. «Всегда включён» относится к Skill, а не к постоянной доступности каждого зарегистрированного узла.

Есть ли интерфейс командной строки?

О: Да. Установите его одним нажатием в разделе «Настройки → Общие → Инструмент командной строки → Команда установки»: команда open-science будет добавлена в PATH, отдельная установка Node.js не нужна. CLI управляет локальным сервисом и отправляет исследовательские задачи без открытия браузера:

# Запустить сервис в фоновом режиме
open-science init
open-science start --no-open

# Создать проект и выполнить задачу, указав точное имя проекта
open-science project create "Systematic review"
open-science run --project "Systematic review" \
  --prompt-file ./task.md \
  --approval-profile auto \
  --skill literature-review \
  --wait --json

# Скачать созданный артефакт
open-science artifacts list <session-id> --json
open-science artifacts download <artifact-id> --output ./report.md

Полный справочник команд, форматы JSON/JSONL, коды завершения и параметры автономного сервиса приведены в руководстве по CLI.

Как проверить происхождение созданного результата?

О: Откройте созданный артефакт и выберите «Происхождение». Выберите версию, чтобы изучить идентификатор содержимого и доступные сведения о коде создателя, истории выполнения, исходных данных, составе среды, контексте ветки диалога и результатах рецензирования. Сведения, которые AIPOCH Open-Science не удалось проверить, отмечены как недоступные.

Можно ли изменить прежний запрос, не потеряв продолжение диалога?

О: Да. Отредактируйте завершённое сообщение пользователя и отправьте его снова, чтобы создать новую ветку с этого места. Последующие сообщения исходной ветки сохранятся, а стрелки версий рядом с сообщением позволят переключаться между вариантами.

Как принять участие

AIPOCH Open-Science приветствует сообщения об ошибках, предложения новых возможностей, обсуждения дизайна, вопросы к сообществу и вклад в проект через GitHub, Discord, X и сайт AIPOCH. Выберите канал, который лучше всего подходит для вашей цели, а перед публикацией сведений о проекте ознакомьтесь с рекомендациями для участников и напоминанием о безопасности публичных сообщений.

Канал	Для чего подходит
GitHub Issues	Ошибки, воспроизводимые сбои и конкретные предложения возможностей
GitHub Discussions	Вопросы проектирования, предложения к планам развития и развёрнутые технические обсуждения
Discord	Помощь сообщества, координация участников и неформальное общение
X / @aipoch_ai	Объявления о выпусках и новости разработки
Сайт AIPOCH Open-Science	Официальный обзор продукта и загрузки

Перед созданием общедоступного обращения удалите из журналов и снимков экрана API-ключи, токены, закрытые пути к файлам, неопубликованные данные, идентификаторы пациентов и другие чувствительные сведения. Процесс разработки описан в CONTRIBUTING.md.

⭐ Поставьте звезду репозиторию: если проект оказался полезен, будем благодарны за звезду на GitHub. Она помогает развитию проекта и занимает всего секунду.

Реализованные, частичные и запланированные функции приведены в карте возможностей.

Лицензия

Apache License 2.0 — см. файл LICENSE.