[![Open Science Desktop — Local-first AI research workbench](./docs/assets/banner.webp)](https://github.com/ai4s-research/open-science) # Open Science Desktop **macOS, Windows & Linux용 로컬 우선, 모델 독립 AI 연구 워크벤치.** Formerly Open Science. Claude Science 및 유사한 AI-for-science 워크벤치의 오픈소스 데스크톱 대안으로, Tauri, MCP, agent skills, 재현 가능한 산출물을 기반으로 합니다. 에이전트, 노트북, 파일, 그림, 보고서, 실행 기록, 리뷰를 하나의 감사 가능한 데스크톱 워크플로로 연결합니다.

English · 简体中文 · 日本語 · Español · Deutsch · Français · 한국어

--- ## 소식 - **2026-10-29** — 🖥️ **계속 살아 있는 터미널, 나란히 일하는 에이전트.** 터미널이 앱 밖에서 실행되어 업데이트·재시작·충돌 후에도 그대로 남습니다. Claude Code·Codex·pi가 OpenCode 옆에서 대화로 실행되고, 세션은 클릭 한 번으로 터미널과 대화 사이를 오갑니다. 에이전트별 여러 계정, 테마 변형, 느린 네트워크에서도 받는 새 모델, 한 번에 입력되는 중국어 문장부호도 추가되었습니다. *(v0.7.1)* - **2026-10-26** — 🌐 **어느 브라우저에서나 전체 워크벤치, 그리고 서로 대화하는 에이전트.** 원격 접속에서 분할 화면·Screen·터미널을 쓸 수 있고 휴대폰도 지원하며, 이름과 비밀번호 계정으로 로그인합니다. 지침·스킬·커넥터·모델을 갖춘 나만의 전문가 에이전트를 정의할 수 있고, 에이전트는 `osd`로 다른 대화와 터미널을 읽고 메시지를 보냅니다. 에이전트 작업 중 메시지 예약, root 없는 Linux 설치도 추가. *(v0.7.0)* - **2026-10-04** — 🖱️ **Computer Use, 터미널과 에디터.** 에이전트가 이제 ImageJ, Origin, 장비 제어 소프트웨어 같은 데스크톱 앱을 조작합니다. 패널에 터미널·파일·코드 에디터를 둘 수 있고, Claude Code / Codex는 재실행 후 이어서 재개됩니다. 찾기(⌘F), 세션·프로젝트로 바로 이동(⌘J), DGX Spark용 Linux ARM64도 추가. *(v0.6.0)* - **2026-08-18** — 🖥️ **화면 없이도 동작합니다.** `osd server`는 디스플레이가 없는 머신에서 워크벤치 전체 — 워크스페이스, 에이전트 런타임, 그리고 *동일한* 웹 UI — 를 실행하고, `osd session send … --wait`로 스크립트나 다른 에이전트가 이를 구동합니다. 압축 파일 하나면 되고 설치 프로그램은 필요 없습니다. `osd`는 데스크톱 설치 파일에 함께 들어가며 첫 실행 때 PATH에 올라갑니다. 서버에서는 아카이브만으로 충분합니다. 모델·키·승인 모두 터미널에서 설정합니다(`osd model`, `osd auth`, `osd approval`). - **2026-08-13** — 🔌 **Agent Client Protocol을 양방향으로 지원.** Codex, Gemini CLI, Claude Code 등 어떤 ACP 에이전트든 이 앱 안에서 — 그 에이전트 자신의 모델과 히스토리, 그리고 이 앱의 MCP 커넥터를 그대로 쓰면서 — 구동할 수 있고, 반대로 Zed, JetBrains, Neovim에서 Open Science를 구동할 수도 있습니다. *(v0.4.0)* - **2026-08-01** — 🗂️ **프로젝트, 메모리, 전체 히스토리.** 세션을 이름이 있는 프로젝트로 묶고(기존 저장소는 복사하지 않고 **그 자리에서** 가져옵니다), 에이전트에 전역·프로젝트 영속 메모리를 부여하며, 모든 과거 대화를 검색 가능한 히스토리에서 보관·복원·내보내기와 함께 찾을 수 있습니다. *(v0.3.1)* - **2026-07-24** — 🪟 **분할 페인 타일링.** 세션을 나란히 배치하고, 페인을 드래그해 재배치하며, 독립적인 화면을 여러 개 유지하고, 페인마다 다른 모델을 사용할 수 있습니다. *(v0.3.0)* - **2026-07-21** — 🌐 **어디서나 접속 — 심지어 휴대폰에서도.** 토큰 인증 게이트웨이가 *실제* 데스크톱 UI를 CLI, LAN 내 브라우저, 또는 휴대폰에 제공합니다(기본은 loopback, LAN은 선택적 활성화). 책상에서 실행을 시작하고 완성된 그림과 보고서를 휴대폰에서 확인하세요. *(v0.2.3)* - **2026-07-21** — 🧭 **브라우저 제어.** 에이전트가 프로필과 로그인이 유지된 당신의 Chrome을 직접 조작해 당신이 보는 방식 그대로 실시간 웹을 읽거나, 필요할 때 격리된 비공개 브라우저를 사용할 수 있습니다. *(v0.2.3)* - **2026-07-09** — 🎉 **ResearchClawBench 1위.** Open Science Desktop은 자율 과학 연구 에이전트를 위한 엔드투엔드 벤치마크 [ResearchClawBench](https://internscience.github.io/ResearchClawBench-Home/)에서 채점된 작업 평균 기준 1위를 기록했습니다(Pass@1 리더보드). --- ## 목차 - [✨ 무엇을 하나요](#무엇을-하나요) - [🎬 스크린샷](#스크린샷) - [🧪 현재 기능](#현재-기능) - [🔌 스킬과 커넥터](#스킬과-커넥터) - [📦 설치](#설치) - [🖥️ 헤드리스와 CLI(`osd`)](#헤드리스와-cliosd) - [🚀 소스에서 빌드](#소스에서-빌드) - [🔒 안전과 개인정보](#안전과-개인정보) - [🗂️ 저장소 구조](#저장소-구조) - [📌 상태](#상태) ## 무엇을 하나요 **연구 루프 전체를 돌립니다** — 넓은 방향에서 완성된 논문까지: 탐색, 문헌 조사, 가설, 실험 코드, 분석, 그림, 집필을 하나의 연속되고 감사 가능한 세션에서 진행합니다. - **자율 연구 에이전트**: 번들된 `ai4s-agent`가 전문 스킬을 엔드투엔드로 연결하며(탐색 → 조사 → 실험 → 집필), 각 단계는 단순한 채팅 답변이 아니라 실제로 검사 가능한 산출물을 워크스페이스에 남깁니다. - **모든 것이 역추적됩니다**: 그림, 표, 보고서, 노트북, 실행 출력이 이를 생성한 정확한 코드, 입력, 환경, 모델 출력, 대화로 연결됩니다. - **로컬 우선, 당신의 것**: 세션, 데이터, provenance, 노트북, 실행 기록이 모두 로컬 폴더에 저장되며 기본적으로 외부로 나가지 않습니다. - **모델 독립 런타임**: UI는 `packages/sdk`를 통해 번들·고정된 OpenCode sidecar와 통신합니다. 원하는 모델을 가져오세요; provider, skill, MCP 서버는 교체 가능합니다. - **설계상 재현 가능**: 로컬, SSH/Slurm, Modal, notebook-batch 실행을 흩어진 터미널 출력이 아니라 재현 가능한 run record로 기록합니다. - **어디서나 접속**: 내장된 토큰 인증 게이트웨이가 *실제* 데스크톱 UI를 LAN 내 브라우저나 휴대폰에 제공합니다(터널을 쓰면 어디서든) — 책상에서 실행을 시작하고 점심시간에 휴대폰으로 확인하세요. 기본은 꺼져 있고, 활성화하기 전까지는 loopback 전용이며, API 키는 기기를 벗어나지 않습니다. - **당신의 브라우저를 직접 조작**: 에이전트가 프로필과 로그인이 유지된 실제 Chrome을 제어해 당신이 보는 방식 그대로 실시간 웹을 읽을 수 있으며 — 원치 않으면 격리된 비공개 브라우저를 사용합니다. - **확장 가능**: 에이전트 스킬, MCP 서버와 원클릭 과학 커넥터, `/` 명령, `!` shell 모드, 그리고 모델 독립 SDK. ## 스크린샷 **하나의 프롬프트 -> 출판 수준의 그림, 그리고 모든 데이터 포인트는 그것을 만든 정확한 코드와 입력으로 추적됩니다.** 블랙박스가 없습니다: 아무 산출물이나 열어 그것을 생성한 스크립트, 데이터 파일, 그리고 그것을 만들어낸 대화를 확인하세요. ![산출물 검사기에서 생성 스크립트 및 입력 파일과 나란히 표시된 렌더링된 교차종 아틀라스 그림](./docs/assets/showcase-provenance.webp) **문헌 -> 검증 가능한 보고서.** 여러 출처에 걸쳐 검색을 확장하고, PDF로 렌더링되는 원고를 작성한 뒤, 무엇이든 배포되기 전에 인용 검토를 통과하도록 강제합니다 — DOI가 해석되고, 출처 없는 수치와 그림/코드 불일치가 표시됩니다. ![단백질 언어 모델 문헌 조사를 PDF 원고로 컴파일하고, 인용 검토기가 모든 DOI가 해석됨을 확인하는 화면](./docs/assets/showcase-literature.webp) **당신의 Chrome을 직접 조작.** 에이전트가 로그인을 포함한 실제 브라우저 프로필로 실시간 웹을 읽고, 찾은 내용을 그림과 정렬 가능한 CSV로 만듭니다. ![open-science-browser로 사용자의 Chrome을 조작해 bioRxiv 프리프린트를 차트와 CSV로 수집하는 에이전트](./docs/assets/showcase-browser.webp) **어디서나, 심지어 휴대폰에서도 연구.** 내장된 인증 게이트웨이가 *실제* 데스크톱 UI를 LAN 내 브라우저(또는 터널)에 제공하므로, 책상에서 실행을 시작하고 완성된 그림과 보고서를 휴대폰에서 읽을 수 있습니다.

_{새 세션}

휴대폰에서 본 완성된 용량-반응 분석 — 스크립트, 결과, 그림, 보고서

_{완성된 분석}

_{재현된 벤치마크}

추가 스크린샷

![고정된 환경, 실행 로그, provenance와 함께 원격 A100에서 scVI 통합 벤치마크 재현](./docs/assets/showcase-remote.webp) ![에이전트의 커널을 공유하는 라이브 분석 노트북과 나란히 표시된 8-arm scVI 하이퍼파라미터 스윕 표](./docs/assets/showcase-experiment.webp)

## 현재 기능 **연구 루프를 스킬로.** 하나의 메타 스킬이 전체 파이프라인을 실행하며, 각 단계는 실제로 평가 가능한 산출물을 만드는 자기완결형 스킬입니다 — OpenCode가 지원하는 어떤 모델에서도 실행됩니다: | 스킬 | 역할 | 주요 산출물 | | --- | --- | --- | | `ai4s-agent` | 아래 네 스킬을 순서대로 실행 | 완전한 연구 패키지 | | `research-explorer` | 넓은 방향을 구체적 주제로 좁히기 | `research_exploration.md`, `topic_matrix.md`, `literature_pre_survey.md` | | `literature-survey` | 문헌 조사 작성 | 6–20쪽 PDF, 60+ 실제 인용, LaTeX 소스, 분류 체계 그림 | | `experiment-suite` | 실험 패키지 구축 | 설계 문서, 실행 가능한 코드, provenance 포함 `results.json`, 그림, 보고서 | | `paper-writer` | 연구 논문 작성 | 8–14쪽 PDF, 200+ 인용, 4–8개 그림, 표 | | `mindmap-render` | 마인드맵 렌더링 | `topic_matrix.md`로 생성한 이미지 | | `integrity-auditor` | 논문 무결성 감사 | 이미지/수치/논리 발견, 4단계 증거 등급, `audit_report.md` | 이들은 `ai4s-skills` 팩으로 제공되며, 자체 리뷰 스킬 및 아래의 Office/문서 스킬과 함께 번들됩니다. ### 플랫폼 | 영역 | 현재 상태 | | --- | --- | | 데스크톱 | Tauri 2 + React + TypeScript + Vite, macOS/Windows/Linux 빌드 대상. | | 런타임 | 앱이 자동 시작하는 번들 OpenCode sidecar. 사용자의 OpenCode 설정/데이터와 격리됩니다. | | 프로젝트 | 세션을 묶는 이름 있는 프로젝트 워크스페이스. 기존 폴더를 그 자리에서 가져오기(복사하지 않음), 워크스페이스 안에 이미 있는 폴더 편입, 기존 세션을 프로젝트로 이동. | | 세션 | 다중 세션 채팅, 보관/복원/내보내기가 있는 검색 가능한 히스토리, 날짜별 워크스페이스 폴더, `@` 파일 및 `#` 대화 참조, `/` 명령, `!` shell 모드. | | 레이아웃 | 드래그로 재배치하는 N분할 페인 타일링, 독립 화면, 페인별 모델과 추론 강도, 화면 간 페인 드래그. | | 에이전트 모드 | 계획 후 실행을 위한 `/plan`, 목표와 수용 기준을 위한 `/goal`, 전용 패널의 서브에이전트 상태, 런타임의 실제 서버 상태를 반영하는 중지. | | 메모리 | 전역과 프로젝트 두 계층 메모리(켜고 끌 수 있음), 그리고 모델 컨텍스트 창에 가까워지면 자동 컨텍스트 압축. | | 원격 컴퓨팅 | `~/.ssh/config`에서 머신을 등록하고 점검하며, 앱에서 작업을 제출·추적·취소. | | 외관 | 테마별 강조색이 있는 Light / Warm / Dark 3종 테마와 UI 확대/축소. | | 파일 | 전역/세션 파일 탐색, 컨텍스트 메뉴, 외부 열기/표시, 경로 복사, 로컬 미리보기 서버. | | 헤드리스와 CLI | `osd server`는 창 없이 워크벤치를 실행합니다 — 같은 워크스페이스, 같은 런타임, 같은 웹 UI를 자체 완결적인 디렉터리 하나에서 제공합니다. `osd`는 그것(또는 실행 중인 데스크톱 앱)을 터미널에서 조작합니다: 세션, 프로젝트, 실행 기록, 파일, 승인, `--wait`, `--json`. | | 원격 접속 | 실제 UI를 CLI, LAN 웹 브라우저, 또는 휴대폰에 제공하는 토큰 인증 게이트웨이(기본은 loopback, LAN은 선택적 활성화); 읽기 전용/전체 접근 모드; 토큰이 포함된 링크를 복사해 한 번의 탭으로 연결. API 키는 네트워크를 통해 전송되지 않습니다. | | 에디터 상호운용(ACP) | Agent Client Protocol을 양방향으로 지원합니다: 임의의 ACP 에이전트(Codex, Gemini CLI, Claude Code 등)를 일반 UI 뒤의 런타임으로 실행하면서 그 에이전트 자신의 모델·추론 강도 선택, 히스토리 재생, 이 앱의 MCP 커넥터를 그대로 사용하거나, 외부 에디터(Zed, JetBrains, Neovim 등)가 게이트웨이 토큰을 재사용해 Open Science를 구동하게 할 수 있습니다. | | 브라우저 제어 | 에이전트가 프로필과 로그인 상태가 보존된 당신의 Chrome을 조작해 접근성 트리로 페이지를 읽거나, 필요할 때 격리된/비공개 브라우저를 사용합니다. | | 노트북 | 실제 `.ipynb`, Python/R 노트북 생성, 로컬 커널 실행, 번들 `uv` 기반 Jupyter 환경, JupyterLab 열기. | | 실행 기록 | append-only run log, 전역 SQLite 인덱스, 검색/필터/페이지네이션, 로컬/원격 surface, 출력 링크, 로그, 재현 prompt. | | Provenance | `.openscience/provenance.jsonl`이 파일 버전을 기록하고 산출물을 생성한 실행 또는 편집과 연결합니다. | | 뷰어 | PDF, 이미지, 비디오, HTML, Markdown, 코드, CSV/TSV와 차트, DOCX, XLSX, PPTX, 분자, 3D mesh, genome, FITS, DOS/DOSCAR, EIGENVAL bands, qcode, anomaly map, phase 파일. | | UI 언어 | English, 简体中文, 日本語, Español, Deutsch, Français, 한국어. Portuguese (Brazil)와 Arabic은 등록되어 있지만 아직 선택할 수 없습니다. | ## 스킬과 커넥터 빌드 시 `ai4s-skills`, `anthropics/skills`의 `docx`/`pdf`/`pptx`/`xlsx`, 그리고 `runtime/skills/core/`의 first-party 스킬을 가져옵니다: `traceability-review`, `stats-integrity`, `domain-check`, `large-file`, `publication-figures`, `remote-compute`, `modal-run`. 원클릭 과학 MCP 커넥터: literature search, biomedical databases, Materials Project, FRED, Space weather, Open-Meteo, USGS water data. Settings에서 로컬 또는 원격 MCP 서버를 직접 추가할 수도 있습니다. ## 설치 [Releases](https://github.com/ai4s-research/open-science/releases/latest)에서 최신 설치 파일을 받으세요. - **macOS**: `.dmg` / `.app`, Apple Silicon 및 Intel, macOS 13 Ventura 이상. - **Windows**: NSIS `.exe`, Windows 10/11 x64 — 사용자별로 설치되며 관리자 권한이 필요 없습니다. IT 일괄 배포용 `.msi`도 함께 제공하며, 두 형식을 섞어 설치하지 마세요. - **Linux**: x86_64용 `.deb` 및 `.rpm`. macOS 패키지는 Developer ID 서명·공증·스테이플이 완료되어 그대로 열립니다. `xattr` 우회는 필요하지 않습니다. Windows와 Linux 빌드는 아직 서명되지 않았습니다. Windows에서는 SmartScreen에서 **More info -> Run anyway**를 선택합니다. ## 헤드리스와 CLI(`osd`) 연구용 머신에는 대개 화면이 없습니다. `osd`는 화면이 없는 같은 워크벤치입니다. 워크스페이스 구조도, 에이전트 런타임도, 프로젝트도, 웹 UI도 동일하며 — 창에 그리는 대신 HTTP로 제공될 뿐입니다. **서버에서는 아카이브를 쓰세요.** Releases의 `osd--`은 아무것도 설치하지 않은 상태로 풀어서 바로 실행됩니다 — 패키지를 하나도 추가하지 않은 맨 Ubuntu 컨테이너에서 확인했습니다. ```bash # 머신 설정 (서버가 아직 없어도 됩니다) ./osd auth set anthropic --key sk-… # 이 머신에만 저장되고 네트워크로 나가지 않습니다 ./osd model set anthropic/claude-opus-4-5 # 이후 모든 턴의 기본 모델 ./osd server --lan # 접속 URL과 토큰을 출력합니다 ``` 키를 파일에 두지 않아도 됩니다. 에이전트 런타임이 이 프로세스의 환경 변수를 물려받으므로 `ANTHROPIC_API_KEY=sk-… ./osd server`면 `auth set`이 필요 없습니다. 자체 호스팅이나 프록시 엔드포인트도 같은 명령에서 지정하고(`--base-url https://my-gateway.internal/v1`), `osd auth ls`는 제공자 이름만 출력합니다 — 키는 어디에서도 출력되지 않습니다. 키를 바꾸면 재시작이 필요하며, CLI가 그렇게 알려 줍니다. 출력된 URL을 열면 브라우저에서 진짜 데스크톱 UI가 뜹니다(휴대폰도 포함). 터미널에서 조작할 수도 있습니다 — 같은 머신에서, SSH로, 또는 노트북에서: ```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 ``` Windows에서도 같은 명령이 PowerShell에서 동작합니다. 다른 것은 셸 문법뿐입니다: ```powershell $id = osd session new --project "Reef survey" osd session send $id "Fit the 2015-2024 bleaching trend and write report.md" --wait ``` **본인 머신에는 이미 설치되어 있습니다.** 데스크톱 설치 파일이 `osd`를 함께 담고 있고, 앱이 처음 실행될 때 PATH에 올려 두므로 새 터미널에서 바로 쓸 수 있습니다. 설정할 것은 없습니다. 올리는 것은 작은 래퍼 하나(`~/.local/bin/osd`, 터미널이 이미 `~/bin`을 찾는다면 그쪽)이며 심볼릭 링크가 아닙니다 — `osd`는 자기 실체 옆에서 런타임을 찾기 때문입니다. 그 폴더가 PATH에 없으면 앱이 로그인 프로필에 한 줄 추가하고, 설정 → 원격 접근에서 어떤 파일을 건드렸는지 알려 줍니다. 셸의 다른 것은 전혀 바꾸지 않습니다. `--wait`는 턴이 접수된 시점이 아니라 실제로 끝난 시점에 반환하며, 답이 하나도 나오지 않았다면 분명하게 실패합니다. `--json`은 API의 응답 그대로를 출력하므로 스크립트에 적합합니다. 승인은 그대로 적용됩니다 — 에이전트는 명령 실행 전에 묻고, 창이 없을 때는 `osd permission ls` / `osd permission allow `로 답합니다. ### 동시 실행과 프로젝트별 설정 병렬 작업에 두 번째 서버나 두 번째 워크스페이스는 필요하지 않습니다. 하나의 `osd server`가 이미 여러 세션을 동시에 실행합니다. 게이트웨이는 연결당 스레드 하나를 사용하고, 세션 경로 어디에도 전역 잠금이 없습니다 — 세션 끼리의 작업을 갈라놓는 것은 각 세션이 고정된 폴더입니다. `osd session new --project NAME`은 워크스페이스 안의 프로젝트 폴더 (`osd project new NAME`으로 생성)에서 세션을 실행하고, `osd session new --directory DIR`은 임의의 다른 폴더에 고정합니다. 프로젝트별 MCP도 폴더를 따릅니다. `<폴더>/.opencode/opencode.json`에 선언한 MCP 서버는 그 폴더에서 작업하는 세션에만 적용되며, 모든 세션이 같은 사이드카를 공유합니다. 여기서 순서가 중요한 이유는 캐시 규칙 때문입니다. 폴더의 opencode 설정은 사이드카가 그 폴더를 처음 사용할 때 한 번만 읽히고 그 뒤로 캐시됩니다. 이 설정은 그 폴더로 세션을 향하게 하기 전에 작성하세요. `osd session new --project NAME`(또는 `--directory DIR`)이 이미 한 턴도 돌기 전에 설정을 읽고 캐시합니다 — 즉 "첫 턴 전"은 이미 늦습니다. 나중에 바꾸면 서버를 재시작해야만 반영되며, 그때까지 세션은 실행되고, 성공을 보고하며, 이전 설정을 사용합니다. 이 중 어느 것도 워크벤치를 두 번 설치할 필요가 없습니다. ### 격리된 상태 디렉터리(--state-dir) `osd server --state-dir DIR`(또는 `OSD_STATE_DIR=DIR`)은 그 인스턴스가 쓰는 모든 것 — 세션 데이터베이스, 사이드카 설정, 워크스페이스 기록, 로그 — 을 플랫폼 데이터 디렉터리 대신 DIR 아래에 둡니다. 다른 것은 전혀 바뀌지 않습니다. 기본 워크스페이스는 여전히 실제 Documents 폴더로 해석되고, 데스크톱 앱은 headless 재정의를 거치지 않으므로 영향을 받지 않습니다. 이것은 동시성을 늘리는 방법이 **아닙니다** — 서버 하나가 이미 여러 세션을 동시에 실행합니다(위 참고). 이것은 한 머신에 정말로 독립된 설치를 위한 것입니다. 데스크톱 앱 옆의 무인 샤드, 벤치마크 클러스터 등입니다. 자격 증명은 인스턴스별로 남고 절대 복사되지 않습니다. 새 DIR에는 아무것도 없으므로, 거기서 처음 시작한 서버가 안내 문구와 한 줄 명령을 출력합니다 — `OSD_STATE_DIR=DIR osd auth set --key …`. 또는 시작 전에 제공자 자체의 환경 변수(`ANTHROPIC_API_KEY=…`)를 export하면 사이드카가 그 변수를 물려받습니다. ### 어떤 모델, 누가 승인 `osd model`은 기본 모델을 보여 주고, `osd model ls`는 런타임이 **실제로 제공할 수 있는** 모델(이 머신에 자격 증명이 있는 제공자, 현재 것은 표시됨)을 나열하며, `osd model set `로 바꿉니다 — 게이트웨이를 거치므로 원격 서버에도 통합니다. 개별 턴은 `osd session send --model … --agent … --effort …`로 덮어쓸 수 있습니다. 승인은 그대로 적용됩니다: 에이전트는 명령 실행, 파일 삭제, 의존성 설치, 네트워크 접근 전에 묻습니다. 창이 없을 때 `--wait`는 **무엇을 기다리는지** 알려 주고 답하는 두 가지 길을 제시합니다 — 터미널의 `osd permission ls` / `osd permission allow `, 또는 출력된 게이트웨이 URL(토큰이 들어 있어 노트북이나 휴대폰 브라우저에서 바로 승인할 수 있습니다). 지켜보는 사람이 없는 머신이라면 명시적으로 승인을 건너뛰세요: ```bash osd approval # 지금 무엇을 물어보는지 osd approval set full # 아무것도 묻지 않음: 명령, 삭제, 설치, 네트워크 ``` `full`은 기본값이 아니라 의도한 선택입니다: 에이전트는 여전히 워크스페이스 안에 머물지만, 더 이상 멈춰서 묻지 않습니다. `osd approval set approve`로 모든 규칙이 돌아옵니다. `osd approval set full`은 런타임 자체의 설정을 다시 쓰므로 머신 본체에서 실행해야 합니다 — `--gateway`를 통하지 않고 SSH로요. 게이트웨이는 설정 쓰기를 의도적으로 거부하며, 조용히 아무것도 하지 않는 대신 그 사실을 알려 줍니다. ### 서비스로 실행 `osd server`는 평범한 포그라운드 프로세스라 systemd가 그대로 실행합니다. 아래 unit은 Ubuntu에서 끝까지 실행해 봤습니다 — 활성화, 재시작, 크래시, 정지: ```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`을 실행하면 출력된 URL과 토큰이 `journalctl -u osd`에 남습니다. unit으로 돌리는 것이 가장 깔끔합니다: systemd는 정지할 때 cgroup 전체를 정리하므로, 서버가 어떻게 죽든 에이전트 런타임이 살아남지 않습니다. `--gateway`를 지정하지 않으면 `osd`는 같은 머신에서 이미 실행 중인 게이트웨이(데스크톱 앱의 것 포함)에 연결합니다. 즉 앱이 켜져 있으면 `osd session ls`가 바로 동작합니다. 그 외에는 `osd login --gateway --token `으로 어디든 지정하세요. 데스크톱이 없을 때 *없는* 기능: 로컬 Jupyter 커널, 네이티브 파일 대화상자, OS 파일 관리자 — 웹 UI는 실패할 컨트롤을 보여주는 대신 숨깁니다. 두 가지 더: **출처 기록과 실행 기록은 데스크톱 클라이언트가 씁니다.** 헤드리스 서버는 git 스냅샷으로 워크스페이스 파일 이력은 남기지만 `provenance.jsonl`과 실행 인덱스에는 추가하지 않습니다. ## 소스에서 빌드 ```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 # 터미널 클라이언트 osd도 함께 들어간다. 우리 코드이므로 내려받지 않고 빌드한다. 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 ``` 검사: ```bash pnpm test pnpm typecheck pnpm lint ``` ## 안전과 개인정보 워크스페이스 파일, 원본 데이터, 세션 히스토리, provenance, 노트북, run record는 기본적으로 로컬에 남습니다. 명령 실행, 파일 삭제, 의존성 설치, 원격 연결은 사용자 승인을 거칩니다. 자격 증명은 앱 전용 런타임 설정에 저장되며 워크스페이스, provenance, git, export, 전역 OpenCode 설정에는 들어가지 않습니다. ## 저장소 구조 | 경로 | 용도 | | --- | --- | | `apps/desktop/` | Tauri + React 데스크톱 앱. | | `packages/sdk/` | UI가 OpenCode를 직접 호출하지 않도록 하는 `OpenCodeClient`. | | `packages/shared/` | 공유 타입과 차트 팔레트. | | `runtime/skills/core/` | First-party 과학 스킬. | | `runtime/skills/external/` | 빌드 시 가져오는 외부 스킬. | | `examples/` | 내장 예제 워크스페이스. | | `crates/osd-core/` | 서버 코어 — 워크스페이스, 사이드카, 게이트웨이. Tauri에 의존하지 않아 헤드리스로 실행됩니다. | | `crates/osd-cli/` | `osd`: 헤드리스 서버와 그 클라이언트. | | `scripts/dev/` | sidecar, `uv`, skill fetcher 및 집중 회귀 검사. | | `docs/` | 제품, 기술, operator, connector, research notes. | ## 상태 가장 신뢰할 수 있는 구현 로그는 [`PROGRESS.md`](./PROGRESS.md)입니다. 가까운 작업은 Windows 코드 서명, 자동 업데이트, Windows/Linux 검증 확대, 커넥터 강화, 재현성 리뷰 지속입니다. macOS 릴리스는 이미 서명·공증되었습니다. 토론은 [Open Science Discord](https://discord.gg/fWNMDKcd5P)에서도 할 수 있습니다. [MIT](./LICENSE). Open Science Desktop은 beta 연구 도구입니다. 출력은 초안으로 보고, 공개나 의사결정 전에 숫자, 인용, 코드, 결론을 검증하세요. ## 인용 연구에서 Open Science Desktop을 사용했다면 아래와 같이 인용해 주세요: ```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} } ``` GitHub의 **“Cite this repository”** 버튼([`CITATION.cff`](./CITATION.cff) 기반)에서 APA/BibTeX 형식도 얻을 수 있습니다.