Un atelier de recherche scientifique en chinois fonctionnant sur le runtime DeepSeek Harness (dsh) : il structure la sélection de sujets, la recherche, l'expérimentation, l'analyse, la création de graphiques, la rédaction, la soumission et la réponse aux critiques en 12 étapes et 55 points de contrôle vérifiables, avec 36 outils de recherche et 98 compétences, en mettant l'accent sur la chaîne de preuves et la reproductibilité.
Nombre d'étoiles 335 (+96 / 24h)
Raisons
- Chaque point de contrôle est évalué par rapport à l'état réel de la base de données, plutôt que de laisser le modèle décider seul si c'est suffisant ; les journaux d'expérimentation, les environnements, les versions et les graines aléatoires sont enregistrés sur disque, permettant une réexécution sur une autre machine
- Sources de littérature intégrées telles que Crossref, OpenAlex, arXiv, PubMed, Semantic Scholar et Europe PMC, avec une couche MCP optionnelle pour ajouter la recherche multi-sources, le téléchargement et les outils de texte intégral PubMed ; inclut également les classifications, les cycles et les exigences de soumission pour plus de 5000 revues
- Les éléments que le système ne peut pas calculer (validité de construct, innovation, compromis éthiques) sont fournis sous forme de listes de contrôle sans tirer de conclusions à votre place ; l'interface comprend cinq onglets : atelier, base de projets, intégration, facturation et documentation
Utilisation
- Sous Windows, téléchargez DeepScient-desktop-v0.12.0.zip (environ 635 Mo), décompressez-le dans un chemin court et double-cliquez sur « DeepScient 启动.cmd » ; sur les Mac à puce Apple, utilisez le fichier dmg de la version 0.12.0
- La méthode par code source nécessite Windows 10/11, Node 22.5+ et la version de bureau de DeepSeek Harness déjà installée : installez dsh-science dans dsh, exécutez node scripts/deepscient-sync-models.mjs, puis lancez deepscient\bin\deepscient.cmd et ouvrez 127.0.0.1:3081 dans le navigateur
- Les compétences de recherche tierces doivent être installées séparément : exécutez node deepscient/scripts/install-skills.mjs --plan pour afficher la liste, puis --apply pour l'appliquer
Risques
- Dépend du runtime DeepSeek Harness et de vos propres fournisseurs de modèles configurés ; une première connexion et autorisation via le navigateur est nécessaire ; la version macOS n'est pas signée et nécessite une autorisation manuelle
- Sur les 98 compétences, 81 proviennent de dépôts tiers (l'auteur indique qu'elles sont épinglées à un commit, les sources et licences sont détaillées dans docs/third-party.md) ; le dépôt a été créé le 21 10, sous licence MIT