{"id":51737407,"url":"https://github.com/ai4s-research/open-science","last_synced_at":"2026-08-06T15:00:42.530Z","repository":{"id":369044055,"uuid":"1288102626","full_name":"ai4s-research/open-science","owner":"ai4s-research","description":"Open Science Desktop — local-first, model-agnostic AI research workbench for macOS, Windows \u0026 Linux. 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Eine quelloffene Desktop-Alternative zu Claude Science und ähnlichen AI-for-science-Workbenches, gebaut mit Tauri, MCP, agent skills und reproduzierbaren Artefakten. Agenten, Notebooks, Dateien, Abbildungen, Berichte, Läufe und Reviews werden zu einem auditierbaren Desktop-Workflow verbunden.\n\n\u003cp\u003e\n  \u003ca href=\"./README.md\"\u003eEnglish\u003c/a\u003e ·\n  \u003ca href=\"./README.zh.md\"\u003e简体中文\u003c/a\u003e ·\n  \u003ca href=\"./README.ja.md\"\u003e日本語\u003c/a\u003e ·\n  \u003ca href=\"./README.es.md\"\u003eEspañol\u003c/a\u003e ·\n  \u003cb\u003eDeutsch\u003c/b\u003e ·\n  \u003ca href=\"./README.fr.md\"\u003eFrançais\u003c/a\u003e ·\n  \u003ca href=\"./README.ko.md\"\u003e한국어\u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp\u003e\n  \u003ca href=\"./LICENSE\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg\" alt=\"License: MIT\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"https://doi.org/10.5281/zenodo.21351225\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/DOI-10.5281%2Fzenodo.21351225-1682D4\" alt=\"DOI\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003ca href=\"https://internscience.github.io/ResearchClawBench-Home/\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/%F0%9F%8F%86%20%231-ResearchClawBench-FFB300\" alt=\"#1 on ResearchClawBench\"\u003e\u003c/a\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/platform-macOS%20%7C%20Windows%20%7C%20Linux-blue\" alt=\"Platforms\"\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/i18n-7%20languages-5B8DEF\" alt=\"7 interface languages\"\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/built%20with-Tauri%202%20%2B%20React-24C8DB\" alt=\"Built with Tauri + React\"\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/runtime-OpenCode-success\" alt=\"OpenCode runtime\"\u003e\n  \u003ca href=\"https://discord.gg/fWNMDKcd5P\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/Join-Discord-5865F2\" alt=\"Join Discord\"\u003e\u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003c/div\u003e\n\n---\n\n## Neuigkeiten\n\n- **2026-08-01** — 🗂️ **Projekte, Memory und vollständiger Verlauf.** Sitzungen in benannten Projekten gruppieren (ein bestehendes Repository wird *an seinem Ort* importiert, nicht kopiert), dem Agenten globales und projektbezogenes Memory geben und jede frühere Unterhaltung über einen durchsuchbaren Verlauf mit Archivieren, Wiederherstellen und Export erreichen. *(v0.3.1)*\n- **2026-07-24** — 🪟 **Geteilte Panes.** Sitzungen nebeneinander anordnen, Panes per Drag neu andocken, mehrere unabhängige Screens behalten und in jedem Pane ein anderes Modell fahren. *(v0.3.0)*\n- **2026-07-21** — 🌐 **Von überall zugreifen — sogar vom Handy.** Ein token-authentifiziertes Gateway liefert die *echte* Desktop-UI an eine CLI, einen Browser in deinem LAN oder dein Handy (standardmäßig nur Loopback; LAN ist optional aktivierbar). Starte einen Lauf am Schreibtisch und lies die fertige Abbildung und den Bericht auf deinem Handy. *(v0.2.3)*\n- **2026-07-21** — 🧭 **Browser-Steuerung.** Der Agent kann deinen eigenen Chrome steuern — mit Profil und Logins intakt —, um das aktuelle Web so zu lesen wie du, oder bei Bedarf einen isolierten privaten Browser. *(v0.2.3)*\n- **2026-07-09** — 🎉 **Platz 1 auf ResearchClawBench.** Open Science Desktop belegt nach Durchschnitt der bewerteten Aufgaben Platz 1 auf [ResearchClawBench](https://internscience.github.io/ResearchClawBench-Home/), einem End-to-End-Benchmark für autonome wissenschaftliche Forschungsagenten (Pass@1-Leaderboard).\n\n---\n\n## Inhalt\n\n- [✨ Was es leistet](#was-es-leistet)\n- [🎬 Screenshots](#screenshots)\n- [🧪 Aktuelle Funktionen](#aktuelle-funktionen)\n- [🔌 Skills und Konnektoren](#skills-und-konnektoren)\n- [📦 Installation](#installation)\n- [🚀 Aus dem Quellcode bauen](#aus-dem-quellcode-bauen)\n- [🔒 Sicherheit und Datenschutz](#sicherheit-und-datenschutz)\n- [🗂️ Repository-Struktur](#repository-struktur)\n- [📌 Status](#status)\n\n## Was es leistet\n\n**Durchläuft die gesamte Forschungsschleife** — von einer groben Richtung bis zum fertigen Paper: Exploration, Literaturüberblick, Hypothese, Experiment-Code, Analyse, Abbildungen und Ausarbeitung, in einer durchgängigen, auditierbaren Sitzung.\n\n- **Autonome Forschungs-Agenten**: Der gebündelte `ai4s-agent` verkettet Spezial-Skills Ende zu Ende (Explore → Survey → Experiment → Write), und jeder Schritt legt ein echtes, prüfbares Artefakt in deinen Workspace, nicht nur eine Chat-Antwort.\n- **Alles ist rückverfolgbar**: Abbildungen, Tabellen, Berichte, Notebooks und Lauf-Ausgaben verweisen auf den exakten Code, die Inputs, die Umgebung, die Modellausgabe und das Gespräch, die sie erzeugt haben.\n- **Local-first und deins**: Sitzungen, Daten, Provenance, Notebooks und Run Records liegen in lokalen Ordnern auf deinem Gerät. Standardmäßig verlässt nichts das Gerät.\n- **Modellunabhängige Laufzeit**: Die UI spricht über `packages/sdk` mit einem gebündelten, gepinnten OpenCode-Sidecar. Bring dein eigenes Modell mit; Provider, Skills und MCP-Server bleiben austauschbar.\n- **Reproduzierbar von Grund auf**: Lokale, SSH/Slurm-, Modal- und Notebook-Batch-Läufe werden als reproduzierbare Run Records erfasst, nicht als loser Terminal-Output.\n- **Von überall erreichbar**: Ein eingebautes, token-authentifiziertes Gateway liefert die *echte* Desktop-UI an einen Browser in deinem LAN oder auf deinem Handy (oder, mit einem Tunnel, von überall) — starte einen Lauf am Schreibtisch und schau in der Mittagspause vom Handy aus nach. Standardmäßig aus; nur Loopback, bis du es aktivierst, und API-Keys verlassen niemals das Gerät.\n- **Steuert deinen eigenen Browser**: Der Agent kann deinen echten Chrome steuern — mit deinem Profil und deinen Logins intakt —, um das aktuelle Web so zu lesen wie du — oder einen isolierten privaten Browser, wenn dir das lieber ist.\n- **Erweiterbar**: Agent-Skills, MCP-Server und Ein-Klick-Wissenschaftskonnektoren, `/`-Befehle, `!`-Shell-Modus und ein modellunabhängiges SDK.\n\n## Screenshots\n\n**Ein Prompt -\u003e eine publikationsreife Abbildung, und jeder Punkt lässt sich auf genau den Code und die Eingaben zurückführen, die ihn erzeugt haben.** Keine Black Boxes: Öffne ein beliebiges Artefakt, um sein erzeugendes Skript, seine Datendateien und die Konversation zu sehen, die es hervorgebracht hat.\n\n![Eine gerenderte artenübergreifende Atlas-Abbildung neben ihrem erzeugenden Skript und den Eingabedateien im Artefakt-Inspektor](./docs/assets/showcase-provenance.webp)\n\n**Literatur -\u003e ein überprüfbarer Bericht.** Fächere die Suche über mehrere Quellen auf, verfasse ein als PDF gerendertes Manuskript und stelle es unter einen Zitations-Review — DOIs aufgelöst, unbelegte Zahlen und Inkonsistenzen zwischen Abbildungen und Code markiert —, bevor irgendetwas ausgeliefert wird.\n\n![Eine Literaturrecherche zu Protein-Sprachmodellen, zusammengestellt zu einem PDF-Manuskript, mit einem Zitations-Reviewer, der bestätigt, dass jede DOI auflöst](./docs/assets/showcase-literature.webp)\n\n**Steuert deinen eigenen Chrome.** Der Agent liest das aktuelle Web über dein echtes Browser-Profil — Logins inklusive — und macht daraus eine Abbildung und eine sortierbare CSV.\n\n![Der Agent steuert den eigenen Chrome des Nutzers per Browser-Steuerung, um bioRxiv-Preprints in ein Diagramm und eine CSV zu überführen](./docs/assets/showcase-browser.webp)\n\n**Forschen von überall — sogar vom Handy.** Ein eingebautes, authentifiziertes Gateway liefert die *echte* Desktop-UI an einen Browser in deinem LAN (oder über einen Tunnel), sodass du einen Lauf am Schreibtisch starten und die fertige Abbildung und den Bericht auf deinem Handy lesen kannst.\n\n\u003ctable align=\"center\"\u003e\n  \u003ctr\u003e\n    \u003ctd align=\"center\" width=\"33%\"\u003e\u003cimg src=\"./docs/assets/showcase-mobile-home.webp\" width=\"240\" alt=\"Die Workbench in einem Handy-Browser: der Neue-Sitzung-Bildschirm mit Starter-Analysen\"\u003e\u003cbr\u003e\u003csub\u003eNeue Sitzung\u003c/sub\u003e\u003c/td\u003e\n    \u003ctd align=\"center\" width=\"33%\"\u003e\u003cimg src=\"./docs/assets/showcase-mobile-run.webp\" width=\"240\" alt=\"Eine fertige Dosis-Wirkungs-Analyse — Skript, Ergebnisse, Abbildung und Bericht — auf einem Handy\"\u003e\u003cbr\u003e\u003csub\u003eEine fertige Analyse\u003c/sub\u003e\u003c/td\u003e\n    \u003ctd align=\"center\" width=\"33%\"\u003e\u003cimg src=\"./docs/assets/showcase-mobile-reproduce.webp\" width=\"240\" alt=\"Reproduktion eines scVI-Benchmarks mit seiner ARI-über-Epochen-Abbildung, betrachtet auf einem Handy\"\u003e\u003cbr\u003e\u003csub\u003eEin reproduzierter Benchmark\u003c/sub\u003e\u003c/td\u003e\n  \u003c/tr\u003e\n\u003c/table\u003e\n\n\u003cdetails\u003e\n\u003csummary\u003e\u003cb\u003eWeitere Screenshots\u003c/b\u003e\u003c/summary\u003e\n\n\u003cbr\u003e\n\n![Reproduktion eines scVI-Integrations-Benchmarks auf einer entfernten A100 mit gepinnter Umgebung, Ausführungslog und Provenance](./docs/assets/showcase-remote.webp)\n\n![Eine Tabelle mit einem 8-armigen scVI-Hyperparameter-Sweep neben einem live Analyse-Notebook, das sich den Kernel des Agents teilt](./docs/assets/showcase-experiment.webp)\n\n\u003c/details\u003e\n\n## Aktuelle Funktionen\n\n**Die Forschungsschleife als Skills.** Ein Meta-Skill durchläuft die gesamte Pipeline; jede Stufe ist ein eigenständiger Skill, der ein echtes, bewertbares Artefakt erzeugt — lauffähig auf jedem von OpenCode unterstützten Modell:\n\n| Skill | Rolle | Hauptausgabe |\n| --- | --- | --- |\n| `ai4s-agent` | Führt die vier Skills unten der Reihe nach aus | Das komplette Forschungspaket |\n| `research-explorer` | Eine grobe Richtung zu konkreten Themen verdichten | `research_exploration.md`, `topic_matrix.md`, `literature_pre_survey.md` |\n| `literature-survey` | Einen Literaturüberblick schreiben | 6–20 S. PDF, 60+ echte Zitate, LaTeX-Quelle, Taxonomie-Abbildungen |\n| `experiment-suite` | Ein Experiment-Paket bauen | Design-Dokument, lauffähiger Code, `results.json` mit Provenance, Abbildungen, Bericht |\n| `paper-writer` | Ein Forschungspaper schreiben | 8–14 S. PDF, 200+ Zitate, 4–8 Abbildungen, Tabellen |\n| `mindmap-render` | Eine Mindmap rendern | Aus einer `topic_matrix.md` generiertes Bild |\n| `integrity-auditor` | Die Integrität eines Papers prüfen | Bild-/numerische/logische Befunde, 4-stufige Evidenzbewertung, `audit_report.md` |\n\nDiese sind im `ai4s-skills`-Pack enthalten, neben den First-Party-Review-Skills und den Office-/Dokument-Skills weiter unten.\n\n### Plattform\n\n| Bereich | Aktueller Stand |\n| --- | --- |\n| Desktop | Tauri 2 + React + TypeScript + Vite, mit Build-Zielen für macOS, Windows und Linux. |\n| Runtime | Gebündeltes OpenCode-Sidecar, von der App gestartet und von der OpenCode-Konfiguration des Nutzers isoliert. |\n| Projekte | Benannte Projekt-Workspaces, die ihre Sitzungen gruppieren; einen bestehenden Ordner an seinem Ort importieren (nie kopiert) oder einen bereits im Workspace liegenden übernehmen; bestehende Sitzungen in ein Projekt verschieben. |\n| Sitzungen | Multi-Session-Chat, durchsuchbarer Verlauf mit Archivieren/Wiederherstellen/Export, datierte Workspace-Ordner, `@`-Datei- und `#`-Unterhaltungsverweise, `/`-Befehle und `!`-Shell-Modus. |\n| Layout | N-fach geteilte Panes mit Drag-to-Dock, unabhängige Screens, Modell und Reasoning-Aufwand pro Pane, Pane-Drag über Screens hinweg. |\n| Agentenmodi | `/plan` für Planen-dann-Ausführen, `/goal` für Ziel und Abnahmekriterien, Subagenten-Status in eigenem Panel, Stop spiegelt den echten Serverzustand der Runtime. |\n| Memory | Globale und projektbezogene Memory-Schichten, abschaltbar, plus automatische Kontext-Kompaktierung nahe am Kontextfenster des Modells. |\n| Remote-Rechnen | Maschinen aus `~/.ssh/config` registrieren, prüfen und Jobs aus der App einreichen, verfolgen oder abbrechen. |\n| Erscheinungsbild | Themes Light, Warm und Dark mit eigenen Akzentfarben und UI-Zoom. |\n| Dateien | Globale und sitzungsbezogene Dateiansicht, Kontextmenü, extern öffnen/anzeigen, Pfad kopieren, lokaler Preview-Server. |\n| Fernzugriff | Token-authentifiziertes Gateway, das die echte UI an eine CLI, einen Web-Browser im LAN oder dein Handy liefert (standardmäßig nur Loopback, LAN optional aktivierbar); Modi für Nur-Lesen bzw. Vollzugriff; kopiere einen Link mit eingebettetem Token, um dich mit einem Tipp zu verbinden. API-Keys gehen niemals über die Leitung. |\n| Browser-Steuerung | Der Agent steuert deinen eigenen Chrome — mit erhaltenem Profil und Login-Zustand —, liest Seiten über den Accessibility-Baum, oder bei Bedarf einen isolierten/privaten Browser. |\n| Notebooks | Echte `.ipynb`-Dateien, Python/R-Notebook-Erstellung, lokaler Kernel, Jupyter-Umgebung über gebündeltes `uv`, JupyterLab öffnen. |\n| Läufe | Append-only Run Logs, globaler SQLite-Index, Suche/Facetten/Paginierung, lokale und entfernte Oberflächen, Output-Links, Logs und Reproduce-Prompts. |\n| Provenance | `.openscience/provenance.jsonl` zeichnet Dateiversionen auf und verbindet Artefakte mit dem erzeugenden Lauf oder Edit. |\n| Viewer | PDF, Bild, Video, HTML, Markdown, Code, CSV/TSV mit Charts, DOCX, XLSX, PPTX, Moleküle, 3D Mesh, Genom, FITS, DOS/DOSCAR, EIGENVAL bands, qcode, Anomaly Maps und Phase-Dateien. |\n| UI-Sprachen | English, 简体中文, 日本語, Español, Deutsch, Français und 한국어. Portuguese (Brazil) und Arabic sind registriert, aber noch nicht auswählbar. |\n\n## Skills und Konnektoren\n\nBeim Build werden `ai4s-skills`, die `docx`/`pdf`/`pptx`/`xlsx`-Skills aus `anthropics/skills` und First-Party-Skills aus `runtime/skills/core/` geholt: `traceability-review`, `stats-integrity`, `domain-check`, `large-file`, `publication-figures`, `remote-compute` und `modal-run`.\n\nEin-Klick-MCP-Konnektoren: Literatursuche, biomedizinische Datenbanken, Materials Project, FRED, Space weather, Open-Meteo und USGS water data. Beliebige lokale oder entfernte MCP-Server können in Settings ergänzt werden.\n\n## Installation\n\nLade den neuesten Installer von [Releases](https://github.com/ai4s-research/open-science/releases/latest).\n\n- **macOS**: `.dmg` / `.app`, Apple Silicon und Intel, macOS 13 Ventura oder neuer.\n- **Windows**: NSIS `.exe` und `.msi`, Windows 10/11 x64.\n- **Linux**: `.deb` und `.rpm` für x86_64.\n\nDie macOS-Pakete sind Developer-ID-signiert, notarisiert und gestapelt und öffnen sich normal — kein `xattr`-Workaround nötig. Windows- und Linux-Builds sind noch nicht signiert.\n\nUnter Windows in SmartScreen **More info -\u003e Run anyway** wählen.\n\n## Aus dem Quellcode bauen\n\n```bash\ngit clone https://github.com/ai4s-research/open-science\ncd open-science\npnpm install\nbash scripts/dev/fetch-opencode.sh\nbash scripts/dev/fetch-uv.sh\nbash scripts/dev/fetch-skills.sh\npnpm --filter @ai4s/desktop tauri dev\npnpm --filter @ai4s/desktop tauri build\n```\n\nChecks:\n\n```bash\npnpm test\npnpm typecheck\npnpm lint\n```\n\n## Sicherheit und Datenschutz\n\nWorkspace-Dateien, Rohdaten, Sitzungsverlauf, Provenance, Notebooks und Run Records bleiben standardmäßig lokal. Befehlsausführung, Dateilöschung, Dependency-Installation und Remote-Verbindungen laufen über menschliche Genehmigung. Zugangsdaten werden in app-privater Runtime-Konfiguration gespeichert, nicht im Workspace, in Provenance, git, Exporten oder globaler OpenCode-Konfiguration.\n\n## Repository-Struktur\n\n| Pfad | Zweck |\n| --- | --- |\n| `apps/desktop/` | Tauri + React Desktop-App. |\n| `packages/sdk/` | `OpenCodeClient`, damit die UI OpenCode nicht direkt aufruft. |\n| `packages/shared/` | Gemeinsame Typen und Chart-Palette. |\n| `runtime/skills/core/` | First-Party-Wissenschafts-Skills. |\n| `runtime/skills/external/` | Beim Build geholte externe Skills. |\n| `examples/` | Mitgelieferte Beispiel-Workspaces. |\n| `scripts/dev/` | Fetcher für Sidecar, `uv`, Skills und fokussierte Regressionstests. |\n| `docs/` | Produkt-, Technik-, Operator-, Konnektor- und Forschungsnotizen. |\n\n## Status\n\nDas verlässlichste Implementierungslog ist [`PROGRESS.md`](./PROGRESS.md). Nahe Arbeiten: Windows-Code-Signierung, Auto-Update, breitere Windows/Linux-Verifikation, robustere Konnektoren und weitere Reproduzierbarkeits-Reviews. macOS-Releases sind bereits signiert und notarisiert. Für Diskussionen gibt es den [Open Science Discord](https://discord.gg/fWNMDKcd5P).\n\n[MIT](./LICENSE). Open Science Desktop ist Beta-Forschungstooling. Ausgaben sind Entwürfe: Zahlen, Zitate, Code und Schlussfolgerungen vor Veröffentlichung oder Entscheidung prüfen.\n\n## Zitation\n\nWenn Sie Open Science Desktop in Ihrer Forschung verwenden, zitieren Sie es bitte wie folgt:\n\n```bibtex\n@software{open_science_desktop,\n  author  = {{The Open Science Desktop Contributors}},\n  title   = {Open Science Desktop: a local-first, model-agnostic AI research workbench},\n  year    = {2026},\n  version = {0.3.3},\n  doi     = {10.5281/zenodo.21805331},\n  url     = {https://github.com/ai4s-research/open-science},\n  license = {MIT}\n}\n```\n\nGitHubs **„Cite this repository“**-Button (aus [`CITATION.cff`](./CITATION.cff) generiert) liefert dieselbe Referenz als APA und BibTeX.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fai4s-research%2Fopen-science","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fai4s-research%2Fopen-science","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fai4s-research%2Fopen-science/lists"}