AIPOCH Open-Science

연구자용 AI 워크벤치

누가 쓰나생물정보·통계·화학 등 계산 연구자 · 재현성을 요구받는 연구실 · Slurm 클러스터를 쓰는 연구팀

설치해서 쓰기

연구자용 로컬 AI 워크벤치 — Claude Code·Codex 등 에이전트가 Python/R을 돌리고 결과의 출처를 버전으로 남긴다

★ 4.2k▲ +26 / 7d최근 14일 · 하루 별 증가빈칸 = 관측 없음기준 09-16 21:00 UTC

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순위 과학 분야 2위 기준 09-16 21:00 UTC

과거 기록

AIPOCH Open-Science 작업 공간 — 왼쪽 프로젝트/세션 목록, 가운데 에이전트 대화와 도구 활동, 오른쪽 생성된 표·그림 미리보기와 Provenance 패널

TESIGN TAKE

'결과가 어디서 왔는지'를 버전과 재실행 검증으로 남기는 데 집중한 도구다 — 모델 비용은 별도이고 프롬프트와 첨부 맥락은 선택한 모델 제공자에게 전송된다는 점은 그대로다.

한눈에 보는 사실

왜 볼 만한가

연구용 AI 사용이 채팅창·노트북·스크립트·보고서 도구로 흩어지는 문제를 데스크톱 앱 하나로 모은다. 첫 실행 5단계에서 Claude Code·OpenCode·Codex·CodeBuddy 중 하나를 에이전트 런타임으로 설치(Node.js·관리자 권한 불필요)하고, 모델은 내장 클라우드 제공자·커스텀 게이트웨이·Claude/Codex 구독 로그인 중 고른다. Python·R 커널, Europe PMC·OpenAlex·arXiv 문헌 검색, 24개 내장 데이터 커넥터와 22개 스킬이 들어 있고, 생성된 표·그림은 체크섬·실행 기록·입력을 가진 불변 버전으로 남아 격리 환경에서 재실행해 검증할 수 있다. Electron 앱으로 macOS·Windows·Linux를 지원하며 v0.29.0(2026-09-13), Apache-2.0.

이걸로 무엇을 만들 수 있나

헤드리스 CLI와 Node.js SDK가 데스크톱과 같은 로컬 데몬·프로젝트·권한을 쓰므로, 정해진 데이터셋을 주기적으로 재분석해 검증 기록과 함께 리포트를 뽑는 무인 파이프라인을 만들 수 있다. 커스텀 MCP 커넥터로 사내 데이터베이스도 연결할 수 있다.

누구에게 맞나

생물정보·통계·화학 등 계산 연구자: 에이전트가 코드 실행·문헌 검색·표/그림 생성
재현성을 요구받는 연구실: 아티팩트 버전·체크섬·재실행 검증 기록
Slurm 클러스터를 쓰는 연구팀: SSH로 원격 노트북 실행

5분 안에 시작하기

# brew install --cask open-science   # macOS
# # Windows x64 설치 파일, Linux x64 AppImage/.deb는 GitHub 최신 릴리스 Assets에서 받기
# # 첫 실행 5단계: 환경 점검 → 데이터 위치 → 에이전트 런타임(Claude Code/OpenCode/Codex/CodeBuddy) → 모델 제공자 연결 테스트 → 노트북 런타임(선택)
# # New project → 세션에서 연구 목표·입력 데이터·검증 방법을 서술 → 실행 후 Provenance 뷰에서 출처 확인

주의할 점

Apache-2.0 — 소프트웨어는 무료, 좌석 라이선스 없음(홈페이지); Anthropic과 무관한 프로젝트라고 홈페이지에 명시
모델 사용료는 별도: 내장 클라우드 제공자·커스텀 게이트웨이는 자체 API 키 필요, Claude·Codex 구독 로그인으로 대체 가능; 프롬프트·첨부 맥락은 선택한 제공자에게 전송됨
Electron 데스크톱 앱, v0.29.0(2026-09-13) — 제공자 목록·카탈로그·UI는 버전마다 달라질 수 있다고 README가 명시; 벤치마크 1위 주장(BiomniBench-DA Public 50)은 README의 자체 보고

영수증

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과학 분야에서 ★ 총합 순으로 최대 5개. 편집 항목 먼저, 그다음 저장소 카드이며 이 항목은 강조되어 있습니다. 순위와 같은 저장 스냅샷에서 뽑은 비교표이고 추천은 아닙니다. 기준 09-16 21:00 UTC

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