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openscience-ai-workbench

OpenScience — AI workbench open-source para investigación científica: agente autónomo con ciclo completo de investigación

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Informations de source

Dépôt
Ntizar/MasterMind
Dernière activité de la source
4 septembre 2026 à 10:27
Langue détectée de SKILL.md
espagnol
Étoiles
2
Forks
0

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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule
name
openscience-ai-workbench
version
1.0.0
description
OpenScience — AI workbench open-source para investigación científica: agente autónomo con ciclo completo de investigación
# OpenScience — AI Workbench para Investigación Científica ## Descripción OpenScience es un workbench de IA open-source para investigación científica. Le das un objetivo, y el sistema hace el ciclo completo: revisión de literatura, hipótesis, código, experimentos, análisis y write-up. Model-agnostic con 290+ skills de dominio. ## Por qué importa para David - **Agente autónomo**: Patrón de agente que ejecuta un workflow completo sin intervención humana - **290+ skills de dominio**: Training (DeepSpeed, PEFT, TRL), biología, química, física - **Model-agnostic**: Soporta Anthropic, OpenAI, Google y muchos más via API keys - **Workspace en browser**: Interfaz web para gestionar sesiones de investigación ## Arquitectura ``` Goal → Research Agent → Literature Review → Hypothesis ↓ Code Generation → Run Experiments → Query Databases ↓ Analysis → Write-up → Critique & Review ``` Agentes especializados: `research`, `biology`, `physics`, `ml` con sub-agents de critique y literature-review ## Instalación ```bash npm install @synsci/openscience # o bun install @synsci/openscience ``` ## Integración con proyectos de David - **Research assistant**: Patrón para agentes de investigación en temas de transporte/urbanismo - **Multi-agent**: Patrón de agents especializados con critique loop - **Skills domain pattern**: 290+ skills de referencia para diseñar skills propios ## Pitfalls - Proyecto muy nuevo (creado julio 2026) → API puede cambiar - Requiere API keys de proveedores (Anthropic, OpenAI, etc.) - Consume mucho LLM tokens en ciclos de investigación - Dependencias de npm con Bun pueden ser inestables ## Referencias - GitHub: https://github.com/synthetic-sciences/openscience - Docs: https://openscience.sh/docs - npm: https://www.npmjs.com/package/@synsci/openscience ## Comparativa de alternativas - **[synthetic-sciences/openscience](https://github.com/synthetic-sciences/openscience)** — loop de investigación literatura→hipótesis→código→experimentos→redactado; el mismo bucle de trabajo científico que este skill automatiza.
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