[![Open Science Desktop — Local-first AI research workbench](./docs/assets/banner.webp)](https://github.com/ai4s-research/open-science) # Open Science Desktop **macOS、Windows & Linux 向けのローカルファースト、モデル非依存 AI 研究ワークベンチ。** Formerly Open Science. Claude Science などの AI-for-science ワークベンチに対するオープンソースのデスクトップ代替です。Tauri、MCP、agent skills、再現可能な成果物を基盤に、エージェント、ノートブック、ファイル、図、レポート、実行記録、レビューを 1 つの監査可能なデスクトップワークフローにまとめます。

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--- ## ニュース - **2026-10-29** — 🖥️ **残り続けるターミナル、並んで働くエージェント。** ターミナルはアプリの外で動き、アップデート・再起動・クラッシュの後も残ります。Claude Code・Codex・pi が OpenCode と並んで会話として動き、セッションはワンクリックでターミナルと会話の間を行き来できます。エージェントごとの複数アカウント、テーマのバリエーション、低速なネットワークでも届く新モデル、一度で入る中国語の句読点も。*(v0.7.1)* - **2026-10-26** — 🌐 **どのブラウザからでもワークベンチ全体を、そしてエージェント同士の対話。** リモートアクセスで分割表示・Screen・ターミナルが使え、スマホにも対応、名前とパスワードのアカウントでサインイン。指示・スキル・コネクタ・モデルを持つ独自のスペシャリストを定義でき、エージェントは `osd` で他の会話やターミナルを読み、メッセージを送れます。作業中のメッセージ予約、root 不要の Linux インストールも。*(v0.7.0)* - **2026-10-04** — 🖱️ **Computer Use、ターミナル、エディタ。** エージェントが ImageJ、Origin、装置制御ソフトなどのデスクトップアプリを操作できるように。ペインにターミナル・ファイル・コードエディタを置け、Claude Code / Codex は再起動後もそのまま再開。検索（⌘F）、任意のセッションやプロジェクトへのジャンプ（⌘J）、DGX Spark 向け Linux ARM64 も。*(v0.6.0)* - **2026-08-18** — 🖥️ **画面がなくても動き、ターミナルのコマンドも同梱。** `osd server` はディスプレイのないマシンでワークベンチ一式（ワークスペース、エージェントランタイム、そして*同じ* Web UI）を起動し、`osd session send … --wait` でスクリプトや別のエージェントから動かせます。`osd` はデスクトップのインストーラーに入り、初回起動で PATH に載ります。サーバーではアーカイブだけで、追加インストールは不要です。モデル・鍵・承認はすべてターミナルから設定できます（`osd model`、`osd auth`、`osd approval`）。 - **2026-08-13** — 🔌 **Agent Client Protocol に双方向で対応。** Codex、Gemini CLI、Claude Code などの ACP エージェントを、そのエージェント自身のモデル・履歴と本アプリの MCP コネクタごと、このアプリの中から動かせます。逆に Zed、JetBrains、Neovim から Open Science を動かすこともできます。 *(v0.4.0)* - **2026-08-01** — 🗂️ **プロジェクト・メモリ・全履歴。** セッションを名前付きプロジェクトにまとめ（既存リポジトリはコピーせず**その場で**インポート）、グローバルとプロジェクトの永続メモリを持たせ、過去のすべての会話を検索可能な履歴（アーカイブ／復元／エクスポート付き）から辿れます。 *(v0.3.1)* - **2026-07-24** — 🪟 **分割ペインのタイリング。** セッションを並べて表示し、ペインをドラッグして再配置し、独立した「スクリーン」を複数保持でき、ペインごとに別のモデルを使えます。 *(v0.3.0)* - **2026-07-21** — 🌐 **どこからでもアクセス——スマホからでも。** トークン認証ゲートウェイが*本物の*デスクトップ UI を CLI、LAN 上のブラウザ、あるいはスマホへ配信します（既定はループバック、LAN はオプトイン）。デスクで実行を開始し、完成した図とレポートをスマホで読めます。 *(v0.2.3)* - **2026-07-21** — 🧭 **ブラウザ制御。** エージェントがあなた自身の Chrome を——プロファイルとログインを保ったまま——操作し、あなたと同じようにライブな Web を読み取ります。必要に応じて分離されたプライベートブラウザも使えます。 *(v0.2.3)* - **2026-07-09** — 🎉 **ResearchClawBench 第 1 位。** Open Science Desktop は、自律型科学研究エージェント向けのエンドツーエンドベンチマーク [ResearchClawBench](https://internscience.github.io/ResearchClawBench-Home/) で、採点済みタスク平均スコア第 1 位です（Pass@1 リーダーボード）。 --- ## 目次 - [✨ できること](#できること) - [🎬 スクリーンショット](#スクリーンショット) - [🧪 現在の機能](#現在の機能) - [🔌 スキルとコネクタ](#スキルとコネクタ) - [📦 インストール](#インストール) - [🖥️ ヘッドレスと CLI(`osd`)](#ヘッドレスと-cliosd) - [🚀 ソースからビルド](#ソースからビルド) - [🔒 安全性とプライバシー](#安全性とプライバシー) - [🗂️ リポジトリ構成](#リポジトリ構成) - [📌 状態](#状態) ## できること **研究ループをまるごと回す**——広い方向性から完成論文まで:探索、文献調査、仮説、実験コード、分析、作図、執筆を、1 回の連続した監査可能なセッションで。 - **自律型リサーチエージェント**: バンドルされた `ai4s-agent` が専門スキルをエンドツーエンドで連結し(探索 → 調査 → 実験 → 執筆)、各ステップが単なるチャット返信ではなく、実在する検査可能な成果物をワークスペースに残します。 - **すべてが辿れる**: 図、表、レポート、ノートブック、実行出力は、それらを生成した正確なコード、入力、環境、モデル出力、会話へリンクします。 - **ローカルファースト、あなたのもの**: セッション、データ、来歴、ノートブック、実行記録はすべて手元のローカルフォルダに保存され、既定では外部に出ません。 - **モデル非依存ランタイム**: UI は `packages/sdk` 経由でバンドル済み OpenCode sidecar と通信します——好きなモデルを持ち込めます。プロバイダ、スキル、MCP サーバーは差し替え可能です。 - **設計から再現可能**: ローカル、SSH/Slurm、Modal、notebook-batch の実行を、散らばった端末ログではなく再現可能な run record として記録します。 - **どこからでも届く**: 組み込みのトークン認証ゲートウェイが*本物の*デスクトップ UI を LAN 上のブラウザやスマホへ配信します（トンネルを使えばどこからでも）——デスクで実行を開始し、昼休みにスマホから様子を確認できます。既定ではオフで、オプトインするまではループバック限定。API キーがマシンから出ることはありません。 - **あなた自身のブラウザを操作**: エージェントはあなた自身の Chrome を、プロファイルとログインを保ったまま制御し、あなたと同じようにライブな Web を読み取れます——あるいは、そうしたくないときは分離されたプライベートブラウザを使います。 - **拡張可能**: エージェントスキル、MCP サーバーとワンクリックの科学コネクタ、`/` コマンド、`!` shell モード、そしてモデル非依存の SDK。 ## スクリーンショット **1 つのプロンプトから公開品質の図へ。そしてすべての点が、それを生み出した正確なコードと入力へ辿れます。** ブラックボックスはありません:任意の成果物を開けば、その生成スクリプト、データファイル、そしてそれを生み出した会話が見られます。 ![成果物インスペクタで、生成スクリプトと入力ファイルの隣に描画された種間アトラス図](./docs/assets/showcase-provenance.webp) **文献から検証可能なレポートへ。** 複数のソースへ検索を広げ、PDF として描画される原稿を起草し、公開前に引用レビューでゲートします——DOI を解決し、出典のない数値や図/コードの不整合を指摘します。 ![タンパク質言語モデルの文献調査を PDF 原稿にまとめ、引用レビューアがすべての DOI の解決を確認](./docs/assets/showcase-literature.webp) **あなた自身の Chrome を操作。** エージェントはあなた自身のブラウザプロファイル——ログインも含めて——を通じてライブな Web を読み取り、見つけた内容を図とソート可能な CSV に変換します。 ![open-science-browser でユーザー自身の Chrome を操作し、bioRxiv のプレプリントを収集してチャートと CSV にするエージェント](./docs/assets/showcase-browser.webp) **どこからでも研究——スマホからでも。** 組み込みの認証ゲートウェイが*本物の*デスクトップ UI を LAN 上のブラウザ（またはトンネル）へ配信するので、デスクで実行を開始し、完成した図とレポートをスマホで読めます。

_{新規セッション}

_{完成した分析}

_{再現したベンチマーク}

その他のスクリーンショット

![固定された環境、実行ログ、来歴とともにリモート A100 上で scVI 統合ベンチマークを再現](./docs/assets/showcase-remote.webp) ![エージェントのカーネルを共有するライブ分析ノートブックの隣にある、8 アームの scVI ハイパーパラメータスイープ表](./docs/assets/showcase-experiment.webp)

## 現在の機能 **研究ループをスキルとして。** 1 つのメタスキルがパイプライン全体を実行し、各ステージは自己完結したスキルとして、実在する評価可能な成果物を生成します——OpenCode が対応する任意のモデルで動きます: | スキル | 役割 | 主な成果物 | | --- | --- | --- | | `ai4s-agent` | 下の 4 スキルを順に実行 | 研究パッケージ一式 | | `research-explorer` | 広い方向性を具体的なテーマへ収束 | `research_exploration.md`、`topic_matrix.md`、`literature_pre_survey.md` | | `literature-survey` | 文献調査を執筆 | 6–20 頁 PDF、60+ の実引用、LaTeX ソース、分類図 | | `experiment-suite` | 実験パッケージを構築 | 設計文書、実行可能コード、来歴付き `results.json`、図、レポート | | `paper-writer` | 研究論文を執筆 | 8–14 頁 PDF、200+ 引用、4–8 図、表 | | `mindmap-render` | マインドマップを描画 | `topic_matrix.md` から生成した画像 | | `integrity-auditor` | 論文の整合性を監査 | 画像/数値/論理の指摘、4 段階の証拠グレーディング、`audit_report.md` | これらは `ai4s-skills` パックとして、第一者のレビュースキルおよび下記の Office/ドキュメントスキルとともに提供されます。 ### プラットフォーム | 領域 | 現在の状態 | | --- | --- | | デスクトップ | Tauri 2 + React + TypeScript + Vite。macOS、Windows、Linux のビルド対象。 | | ランタイム | アプリが自動起動するバンドル済み OpenCode sidecar。ユーザー自身の OpenCode 設定/データとは分離。 | | プロジェクト | セッションをまとめる名前付きプロジェクト。既存フォルダをその場でインポート（コピーしない）、ワークスペース内の既存フォルダの取り込み、既存セッションのプロジェクトへの移動。 | | セッション | 複数セッション、履歴、日時付きワークスペース、検索可能な履歴（アーカイブ／復元／エクスポート）、`@` ファイル参照と `#` 会話参照、`/` コマンド、`!` shell モード。 | | レイアウト | N 分割のペインタイリング、ドラッグでの再ドック、独立した複数スクリーン、ペインごとのモデルと推論強度、スクリーン間のペインドラッグ。 | | エージェントモード | `/plan`（計画してから実行）、`/goal`（目的と受入基準）、専用パネルでのサブエージェント状況、ランタイムの実サーバー状態を反映する停止。 | | メモリ | グローバルとプロジェクトの 2 層メモリ（切替可能）、モデルのコンテキスト窓に近づくと自動でコンテキストを圧縮。 | | リモート計算 | `~/.ssh/config` からマシンを登録し、疎通を確認し、ジョブの投入・追跡・キャンセルをアプリ内から実行。 | | 外観 | Light / Warm / Dark の 3 テーマ（テーマ別アクセント）と UI ズーム。 | | ファイル | グローバル/セッション内のファイルブラウズ、右クリック操作、外部アプリで開く、パスコピー、ローカルプレビューサーバー。 | | ヘッドレスと CLI | `osd server` はウィンドウなしでワークベンチを動かします（同じワークスペース、同じランタイム、同じ Web UI を、自己完結したディレクトリひとつから配信）。`osd` はそれを（あるいは動作中のデスクトップアプリを）ターミナルから操作します: セッション、プロジェクト、実行履歴、ファイル、承認、`--wait`、`--json`。 | | リモートアクセス | 本物の UI を CLI、LAN 上の Web ブラウザ、またはスマホへ配信するトークン認証ゲートウェイ（既定はループバック、LAN はオプトイン）。読み取り専用/フルアクセスの各モード。トークンを埋め込んだリンクをコピーし、ワンタップで接続。API キーが通信路を渡ることはありません。 | | エディタ連携（ACP） | Agent Client Protocol に双方向で対応：任意の ACP エージェント（Codex、Gemini CLI、Claude Code など）を通常の UI の背後のランタイムとして動かし、そのエージェント自身のモデル／推論レベルの選択、履歴の再生、本アプリの MCP コネクタをそのまま使えます。逆に外部エディタ（Zed、JetBrains、Neovim など）がゲートウェイのトークンを再利用して Open Science を駆動することもできます。 | | ブラウザ制御 | エージェントがあなた自身の Chrome を——プロファイルとログイン状態を保ったまま——操作し、アクセシビリティツリーを通じてページを読み取ります。必要に応じて分離された/プライベートなブラウザも使えます。 | | ノートブック | 実際の `.ipynb`、Python/R ノートブック作成、ローカルカーネル実行、バンドル `uv` による Jupyter 環境、JupyterLab 起動。 | | 実行記録 | 追記型 run log、グローバル SQLite インデックス、検索/ファセット/ページング、出力リンク、ログ、再現プロンプト。 | | 来歴 | `.openscience/provenance.jsonl` がファイル版を記録し、成果物を作成元の実行または編集へ結びます。 | | ビューア | PDF、画像、動画、HTML、Markdown、コード、CSV/TSV とチャート、DOCX、XLSX、PPTX、分子、3D mesh、ゲノム、FITS、DOS/DOSCAR、EIGENVAL bands、qcode、異常マップ、phase。 | | UI 言語 | English、简体中文、日本語、Español、Deutsch、Français、한국어。Portuguese (Brazil) と Arabic は登録済みですが、まだ選択可能ではありません。 | ## スキルとコネクタビルド時に `ai4s-skills`、`anthropics/skills` の `docx`/`pdf`/`pptx`/`xlsx`、および `runtime/skills/core/` の第一者スキルを取得します。コアスキルには `traceability-review`、`stats-integrity`、`domain-check`、`large-file`、`publication-figures`、`remote-compute`、`modal-run` が含まれます。ワンクリック科学 MCP コネクタ: 文献検索、Biomedical databases、Materials Project、FRED、Space weather、Open-Meteo、USGS water data。任意のローカル/リモート MCP サーバーも Settings から追加できます。 ## インストール [Releases](https://github.com/ai4s-research/open-science/releases/latest) から最新版をダウンロードしてください。 - **macOS**: `.dmg` / `.app`、Apple Silicon と Intel、macOS 13 Ventura 以降。 - **Windows**: NSIS `.exe`、Windows 10/11 x64 — ユーザーごとにインストールされ、管理者権限は不要です。IT 部門による一括配布向けに `.msi` も配布しています。どちらか一方に統一してください。 - **Linux**: x86_64 Linux 向け `.deb` と `.rpm`。 macOS パッケージは Developer ID 署名・Notarization・staple 済みで、そのまま開けます（`xattr` の回避策は不要）。Windows と Linux のビルドはまだ署名されていません。 Windows では SmartScreen の **More info -> Run anyway** を選択します。 ## ヘッドレスと CLI(`osd`) 研究用マシンにはたいてい画面がありません。`osd` は画面のない同じワークベンチです。ワークスペースの構成も、エージェントランタイムも、プロジェクトも、Web UI も同じ — ウィンドウに描く代わりに HTTP で配信するだけです。 **サーバーではアーカイブを使います。** Releases の `osd--` は展開してそのまま動きます — パッケージを一切追加していない素の Ubuntu コンテナで確認済みです。 ```bash # このマシンを設定する（サーバー起動前でも可） ./osd auth set anthropic --key sk-… # このマシンに残り、ネットワークには出ません ./osd model set anthropic/claude-opus-4-5 # 以降すべてのターンの既定モデル ./osd server --lan # URL とアクセストークンを表示します ``` 鍵をファイルに置かない選択もできます。エージェントランタイムはこのプロセスの環境変数を継承するので、`ANTHROPIC_API_KEY=sk-… ./osd server` なら `auth set` は不要です。自前・プロキシ経由のエンドポイントも同じコマンドで指定でき（`--base-url https://my-gateway.internal/v1`）、`osd auth ls` はプロバイダー名だけを表示します — 鍵はどこにも出力されません。鍵を変えたら再起動が必要で、CLI がそう伝えます。表示された URL を開けば、ブラウザ（スマホでも）で本物のデスクトップ UI が使えます。ターミナルから動かすこともできます — 同じマシンでも、SSH 越しでも、手元のノート PC からでも: ```bash osd project new "Reef survey" id=$(osd session new --project "Reef survey") osd session send "$id" "Fit the 2015–2024 bleaching trend and write report.md" \ --model anthropic/claude-sonnet-4-5 --wait osd fs ls figures/ osd fs get report.md --output ./report.md ``` Windows でも同じコマンドが PowerShell で動きます。違うのはシェルの構文だけです: ```powershell $id = osd session new --project "Reef survey" osd session send $id "Fit the 2015-2024 bleaching trend and write report.md" --wait ``` **自分のマシンでは、すでに入っています。** デスクトップのインストーラーが `osd` を同梱しており、アプリの初回起動時に PATH に置くので、新しいターミナルを開けばそのまま使えます。設定は不要です。置くのは小さなラッパー 1 つ（`~/.local/bin/osd`、ターミナルがすでに `~/bin` を見ているならそちら）で、シンボリックリンクではありません — `osd` は自分の実体の隣でランタイムを探すからです。そのフォルダーが PATH になければ、アプリがログインプロファイルに追記し、「設定 → リモートアクセス」がどのファイルに触れたかを表示します。シェルのそれ以外は一切変更しません。 `--wait` はターンが受理された時点ではなく、実際に終わった時点で戻ります。返答が何も出なかった場合は明確に失敗します。`--json` は API の応答そのものを出力するのでスクリプト向きです。承認は引き続き有効です — エージェントはコマンド実行前に尋ねますし、ウィンドウがない環境では `osd permission ls` / `osd permission allow ` で答えます。 ### 並行処理とプロジェクト別の設定並行して作業するのに、2 つ目のサーバーも 2 つ目のワークスペースも必要ありません。1 つの `osd server` がすでに複数のセッションを同時に実行しています。ゲートウェイは接続ごとにスレッドを立て、セッションの経路上にグローバルロックはありません — セッション同士の作業を分けているのは、それぞれが固定されているフォルダーです。`osd session new --project NAME` はワークスペース内のプロジェクトフォルダー（`osd project new NAME` で作成）でセッションを実行し、`osd session new --directory DIR` は任意の別フォルダーに固定します。プロジェクト別の MCP もフォルダーに従います。 `<フォルダー>/.opencode/opencode.json` に宣言した MCP サーバーは、そのフォルダーで作業するセッションにだけ適用され、すべてのセッションが同じサイドカーを共有します。ここで順序が重要になるのはキャッシュの規則です。フォルダーの opencode 設定は、サイドカーがそのフォルダーを最初に使うときに一度だけ読み込まれ、以後キャッシュされます。この設定は、そのフォルダーにセッションを向ける前に書いてください。`osd session new --project NAME` （または `--directory DIR`）の時点で、まだ 1 ターンも走っていないのに設定は読み込まれてキャッシュされます——つまり「最初のターンの前」ではすでに手遅れです。後から変更してもサーバーの再起動まで反映されず、それまでの間、セッションは動き、成功を報告し、以前の設定を使います。このどれにも、ワークベンチの 2 つ目のインストールは必要ありません。 ### 分離された状態ディレクトリ(--state-dir) `osd server --state-dir DIR`（または `OSD_STATE_DIR=DIR`）は、そのインスタンスが書き出すものすべて — セッションデータベース、サイドカー設定、ワークスペース記録、ログ — を、プラットフォームのデータディレクトリではなく DIR の下に置きます。ほかは何も変わりません。既定のワークスペースは実際の Documents フォルダーのままで、デスクトップアプリはヘッドレス用の上書きを経由しないため影響を受けません。これは並行処理を増やす方法では**ありません** — 1 つのサーバーがすでに複数のセッションを同時に実行しています（上記参照）。これは、1 台のマシン上で本当に独立したインストールのためのものです。デスクトップアプリの隣で動く無人シャード、ベンチマーククラスターなどです。資格情報はインスタンスごとに残り、決してコピーされません。新しい DIR には何もないため、そこで最初に起動したサーバーが注記と、追加する 1 行コマンドを表示します — `OSD_STATE_DIR=DIR osd auth set --key …`。または起動前にプロバイダー自身の環境変数（`ANTHROPIC_API_KEY=…`）を export すれば、サイドカーがそれを引き継ぎます。 ### どのモデルで、誰が承認するか `osd model` は既定モデルを表示し、`osd model ls` はランタイムが**実際に提供できる**モデル（このマシンに資格情報があるプロバイダーのもの。現在のものには印が付きます）を並べ、`osd model set ` で切り替えます — ゲートウェイ経由なので、リモートのサーバーに対しても使えます。単発のターンは `osd session send --model … --agent … --effort …` で上書きできます。承認は headless でも有効です。コマンド実行、ファイル削除、依存関係のインストール、ネットワークアクセスの前にエージェントは尋ねます。ウィンドウがない場合、`--wait` が**何を待っているか**を示し、答え方を 2 つ提示します — ターミナルでの `osd permission ls` / `osd permission allow `、または表示されるゲートウェイ URL（トークン付きなので、手元のノート PC やスマートフォンのブラウザーから承認できます）。誰も見ていないマシンでは、明示的に承認を省けます: ```bash osd approval # いま何が尋ねられるのか osd approval set full # 一切尋ねない: コマンド・削除・インストール・ネットワーク ``` `full` は既定ではなく、意図した選択です。エージェントはワークスペース内に留まりますが、確認で止まることはなくなります。`osd approval set approve` ですべての規則が戻ります。`osd approval set full` はランタイム自身の設定を書き換えるため、マシン本体で実行する必要があります — `--gateway` 経由ではなく SSH で。ゲートウェイは設定の書き込みを意図的に拒否し、黙って何もしないのではなくその旨を伝えます。 ### サービスとして動かす `osd server` は普通のフォアグラウンドプロセスなので、systemd はそのまま扱えます。次の unit は Ubuntu で通しで動かしました — 有効化、再起動、クラッシュ、停止: ```ini # /etc/systemd/system/osd.service [Unit] Description=Open Science Desktop (headless) After=network-online.target [Service] Type=simple User=ubuntu Environment=HOME=/home/ubuntu ExecStart=/opt/osd/osd server --port 4788 Restart=on-failure RestartSec=3 [Install] WantedBy=multi-user.target ``` `sudo systemctl enable --now osd` とすれば、表示される URL とトークンは `journalctl -u osd` に入ります。unit で動かすのが最もきれいです: systemd は停止時に cgroup 全体を止めるので、サーバーがどう死んでもエージェントランタイムが生き残りません。 `--gateway` を指定しない場合、`osd` は同じマシンで動いているゲートウェイ（デスクトップアプリのものを含む）に接続します。つまりアプリを開いていれば `osd session ls` はそのまま動きます。それ以外は `osd login --gateway --token ` で任意の接続先を指定してください。デスクトップがない環境で*使えない*もの: ローカルの Jupyter カーネル、ネイティブのファイルダイアログ、OS のファイルマネージャ — Web UI は失敗する操作を見せる代わりに、それらを隠します。もう 2 点: **来歴と実行記録はデスクトップクライアントが書き込みます**。ヘッドレスサーバーは git スナップショットでワークスペースのファイル履歴を残しますが、`provenance.jsonl` と実行インデックスには追記しません。 ## ソースからビルド ```bash git clone https://github.com/ai4s-research/open-science cd open-science pnpm install bash scripts/dev/fetch-opencode.sh bash scripts/dev/fetch-uv.sh bash scripts/dev/fetch-skills.sh # ターミナルクライアント osd も同梱される。自前のコードなので取得ではなくビルドする。 bash scripts/dev/build-osd-sidecar.sh $(rustc -vV | sed -n 's/host: //p') pnpm --filter @ai4s/desktop tauri dev pnpm --filter @ai4s/desktop tauri build ``` チェック: ```bash pnpm test pnpm typecheck pnpm lint ``` ## 安全性とプライバシーワークスペース、元データ、会話履歴、来歴、ノートブック、実行記録は既定でローカルに残ります。コマンド実行、削除、依存関係インストール、リモート接続は人間の承認を通ります。認証情報はアプリ専用ランタイム設定に保存され、ワークスペース、来歴、git、エクスポート、グローバル OpenCode 設定には入りません。 ## リポジトリ構成 | パス | 用途 | | --- | --- | | `apps/desktop/` | Tauri + React デスクトップアプリ。 | | `packages/sdk/` | `OpenCodeClient`。UI が OpenCode を直接呼ばないための層。 | | `packages/shared/` | 共有型とチャートパレット。 | | `runtime/skills/core/` | 第一者科学スキル。 | | `runtime/skills/external/` | ビルド時取得の外部スキル。 | | `examples/` | 内蔵サンプルワークスペース。 | | `crates/osd-core/` | サーバーコア — ワークスペース、サイドカー、ゲートウェイ。Tauri に依存しないためヘッドレスで動きます。 | | `crates/osd-cli/` | `osd`: ヘッドレスサーバーとそのクライアント。 | | `scripts/dev/` | sidecar、`uv`、スキル取得、回帰プローブ。 | | `docs/` | 製品、技術、operator、コネクタ、研究メモ。 | ## 状態現在の実装ログは [`PROGRESS.md`](./PROGRESS.md) を参照してください。近い作業は Windows のコード署名、自動更新、Windows/Linux 検証の拡大、コネクタの堅牢化、再現性レビューの継続です。macOS リリースは署名・Notarization 済みです。議論には [Open Science Discord](https://discord.gg/fWNMDKcd5P) も使えます。 [MIT](./LICENSE). Open Science Desktop は beta の研究ツールです。出力は草稿として扱い、公開や意思決定の前に数字、引用、コード、結論を検証してください。 ## 引用研究で Open Science Desktop を使用した場合は、以下のように引用してください: ```bibtex @software{open_science_desktop, author = {{The Open Science Desktop Contributors}}, title = {Open Science Desktop: a local-first, model-agnostic AI research workbench}, year = {2026}, version = {0.7.1}, doi = {10.5281/zenodo.23755472}, url = {https://github.com/ai4s-research/open-science}, license = {MIT} } ``` GitHub の **“Cite this repository”** ボタン([`CITATION.cff`](./CITATION.cff) から生成)でも APA / BibTeX 形式を取得できます。