AIPOCH Open Science 开源、本地优先、模型无关的AI科研工作台

⚡ 方案一：直接安装使用（推荐）

这是最快上手的方式，下载官方构建的安装包即可。请从项目的 GitHub Releases 页面下载对应你系统的安装包。

1. 下载安装包

你的操作系统	选择下载
macOS — Apple Silicon (M1及以上)	`macOS DMG` (适用于Apple Silicon / ARM64)
macOS — Intel	`macOS DMG` (适用于Intel / x64)
Windows x64	`Windows x64 安装程序` (`.exe`)
Linux x64	`Linux x64 AppImage` 或 `Debian包` (`.deb`)

macOS用户还可以通过Homebrew安装，系统会自动选择正确的架构版本：

1	brew install --cask open-science

安全提示：如果macOS或Windows提示“无法验证开发者”或“未知发布者”，请先确认文件确实来自官方的Releases页面，再继续安装。

2. 首次运行设置向导

安装后首次启动，会有一个五步引导设置，这是让Open Science正常工作最关键的一步：

环境检查：自动检查系统兼容性、存储空间、安全凭据存储和网络访问。
数据存储位置：选择存放项目文件、Notebook、上传文件等大型数据的文件夹。可以使用默认位置，之后在“设置”中更改。
代理运行时：选择并准备AI代理后端（如Claude Code, OpenCode, Codex, CodeBuddy）。推荐使用“应用管理”的运行时，它会自动安装所需环境，无需你手动安装Node.js或管理员密码。
模型提供商：连接并测试你想要使用的AI模型。你可以：
- 选择内置的云提供商（如OpenAI, Anthropic, DeepSeek等）并输入API Key。
- 配置自定义网关。
- 使用现有的Claude或Codex订阅登录。
Notebook运行时（可选）：可选择让应用管理Python和R环境，或指定你已安装的解释器。这一步可以跳过或保持默认，需要时再配置。

注意：每一步都有状态指示。所有必需的环境和代理运行时检查都必须通过，“继续”按钮才可用。模型连接也必须在设置完成前测试成功。

3. 开始你的第一个研究项目

在主界面点击 “新建项目” ，输入项目名称和描述。
打开一个会话，用自然语言描述你的研究目标、输入数据、约束条件、期望输出和验证方法。
附加相关的源文件（代码、数据、PDF等）。
选择一个已验证的模型和审批模式（每次询问、自动批准编辑或完全访问）。
发送任务。你可以实时观察代理的工具调用活动，并审批敏感操作。
生成的报告、图表、表格等工件会出现在预览面板。你可以打开工件的 “来源” 视图，查看其创建证据和执行历史。
你可以在后续会话中继续工作，使用 @ 引用项目文件，使用 / 选择启用的技能。

🛠️ 方案二：从源码运行（适合开发者）

如果你想对Open Science进行二次开发、贡献代码，或运行最新未发布版本，可以按以下步骤操作。

环境准备

Node.js: 版本要求 22 LTS (参考项目中的 .nvmrc 文件)。
包管理器: npm (随Node.js自带)。
Git: 用于克隆代码。
Python 3 (可选)：仅当你想运行Python Notebook时需要。

详细部署步骤

1. 克隆代码仓库

1 2	git clone https://github.com/aipoch/open-science.git cd open-science

2. 安装项目依赖

1	npm install

这个命令会自动生成Prisma数据库客户端并安装Electron原生依赖。

3. 启动开发环境

1	npm run dev

这会构建Electron主进程和预加载脚本，启动渲染进程，并打开桌面应用。开发数据会被隔离存储在 ~/.open-science-project 目录下。

其他有用的开发命令

命令	用途
`npm run dev:web`	启动开发后端，并在浏览器（localhost）中打开Web UI，无需Electron窗口。
`npm run dev:headless`	启动无头后端（后台运行），提供Web UI服务，用于服务器部署。
`npm run lint`	运行ESLint代码检查。
`npm run typecheck`	进行TypeScript类型检查。
`npm test`	运行Vitest测试套件。
`npm run build`	执行类型检查并构建应用。
`npm run build:mac` / `:win` / `:linux`	打包对应平台的可分发安装包，输出在 `dist/` 目录。

⚙️ 高级部署与配置

本地Web与无头模式

Open Science 后端可以启动一个仅绑定到 127.0.0.1 的本地Web服务器，允许你通过浏览器访问工作台，非常适合在服务器或远程场景下使用。

构建Web界面：npm run build:web
启动开发模式：npm run dev:web 或 npm run dev:headless
应用会打印一个带身份验证的URL，打开即可使用。你可以通过环境变量 OPEN_SCIENCE_WEB_PORT 修改端口（默认 44100）。

命令行界面 (CLI)

Open Science 提供了强大的CLI工具，用于自动化任务，非常适合脚本和远程提交。
在应用内 设置 → 通用 → 命令行工具 → 安装命令 可以一键安装（会将 open-science 添加到PATH）。之后你可以：

# 后台启动服务
open-science start --no-open

# 在指定项目中运行任务，等待完成并输出JSON结果
open-science run --project "我的研究" --prompt-file ./task.md --approval-profile auto --wait --json

# 列出并下载生成的工件
open-science artifacts list <会话ID> --json
open-science artifacts download <工件ID> --output ./report.md

远程HPC计算

如果要使用远程HPC集群（通过SSH/Slurm），可以启用 Remote Compute (SSH) 技能。在 设置 → 技能 中启用，然后在 设置 → 计算 中注册你的集群。之后在会话中通过 /remote-compute-ssh 选择该技能即可。

❓ 常见问题与排错

设置时“继续”按钮不可用？
当前步骤有必需项未通过（状态显示“需要操作”）。检查并修复环境问题，或确保代理运行时和模型连接已成功测试。
模型连接测试失败？
- 检查API Key是否有误（多余空格、失效）。
- 验证Base URL和区域是否正确。
- 确认模型ID是否与提供商完全匹配。
- 检查网络和账户余额。对于Claude订阅，尝试重新登录。
如何查看生成结果的来源？
打开生成的工件（如报告），点击 “来源” 按钮。选择不同版本可查看其内容身份、生产者代码、执行历史、输入、环境清单、会话分支上下文和审查者证据。无法验证的证据会明确标记为“不可用”。
数据安全与隐私
所有项目、设置和凭据默认存储在本地。只有你主动选择的模型提供商、网络搜索或数据连接器服务，才会将相应的请求数据发送到外部。请始终审查敏感输入和服务商政策。