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해결하는 문제

과학자들은 종종 문헌 검색, Python 또는 R 코딩, 여러 데이터베이스 쿼리, 다양한 도구에 걸친 지저분한 프로젝트 기록 관리를 동시에 처리해야 합니다. 이 프로젝트는 이러한 작업을 하나의 데스크톱 앱으로 통합하여 모든 데이터, 대화, 자격 증명을 클라우드 서비스가 아닌 사용자 자신의 머신에 보관합니다.

작동 방식

Windows, macOS, Linux에 앱을 설치합니다. 자신의 AI 모델(OpenAI 호환, Anthropic, 또는 ACP를 통한 Codex/Claude Code)을 연결할 수 있습니다. 내장 에이전트는 프로젝트 파일을 읽고 쓰고, 셸 명령을 실행하며, 프롬프트를 과도하게 사용하지 않고 재사용 가능한 스킬을 로드합니다. 대화별로 지속적인 Python 및 R 커널이 제공되며, 긴 작업을 실행하기 위해 로컬 또는 원격 컴퓨팅 호스트를 등록할 수 있습니다. 또한 PubMed, GEO 및 약 80개의 다른 과학 데이터베이스를 검색하기 위한 MCP 서버가 번들로 제공됩니다. 그림, 실행, 결정, 초안 등 모든 것이 하나의 프로젝트에 저장되며, 재시작 시 전체 기록이 복원됩니다. 프로젝트를 암호화하여 수동으로 동기화하거나 전송할 수 있으며, 백그라운드 동기화는 없습니다.

대상 사용자

문헌 검토, 데이터 분석, 재현 가능한 연구를 위한 비공개 로컬 우선 워크벤치를 원하고 모델과 데이터를 제어하려는 연구자와 과학자.

주요 기능

• 자신의 AI 모델을 가져와 완전한 제어 유지.
• 대화별로 격리된 커널에서 Python 및 R 실행.
• 내장 MCP 서버를 통해 약 80개의 과학 데이터베이스 쿼리.
• 에이전트 작업에 대한 승인 게이트(선택적으로 전체 권한).
• 노트북, PDF, Office 파일, 이미지의 오프라인 미리보기.
• 메인라인에 영향을 주지 않고 아이디어를 시험해 볼 수 있는 격리된 탐색.
• 원고 개정을 검증 가능한 증거 캡슐로 고정하는 출판 작업 공간.
• 암호화된 수동 동기화 및 프로젝트 전송—백그라운드 동기화 없음.