Введение
Научные AI-инструменты развиваются стремительно. Claude Science предоставляет исследователям единое рабочее пространство для обзора литературы, выполнения кода, анализа данных, доступа к вычислительным мощностям и создания рукописных артефактов. Идея проста: вместо того чтобы переключаться между PubMed, Jupyter, R, SSH-терминалами, кластерными задачами, инструментами визуализации и написания текстов, исследователь работает с AI-рабочей средой, которая объединяет весь процесс.
OpenScience движется в том же направлении, но с более открытой моделью. Это открытая AI-рабочая среда от Synthetic Sciences, которая может работать с различными провайдерами моделей, включая Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi, а также с локальными моделями через такие инструменты, как Ollama. Для команд, которые ценят свободу выбора модели, контроль над локальными данными и низкие барьеры доступа, это различие имеет значение.
Эта статья сохраняет основную структуру исходного материала, но переписывает язык в более чистую англоязычную публикационную версию. Также добавлены SEO-метаданные, практические инструкции по установке, часто задаваемые вопросы и проверенные ссылки по теме.
Claude Science — мощный инструмент, но доступ всё ещё ограничен
Claude Science — это AI-рабочая среда Anthropic для учёных. Она объединяет распространённые исследовательские инструменты в единую среду, позволяя исследователям переходить от изучения литературы к анализу, выполнению кода, созданию графиков и написанию текстов без постоянного переключения между разными приложениями.

Проблема, которую пытается решить Claude Science, хорошо знакома исследователям. Один проект может включать поиск статей, запросы к биологическим базам данных, написание блокнотов, запуск статистических скриптов, управление вычислительными задачами, создание графиков и подготовку рукописи. Каждый этап может требовать отдельного инструмента. Рабочий процесс функционирует, но переключение между контекстами обходится дорого.
Claude Science пытается снизить это трение, объединяя научные инструменты, агентские рабочие процессы, управление вычислениями и воспроизводимые артефакты в единую рабочую среду.
Что объединяет Claude Science
Claude Science сосредоточен на трёх направлениях.
Во-первых, он соединяет научные базы данных и предметные рабочие процессы. Anthropic утверждает, что Claude Science включает более 60 тщательно подобранных навыков и коннекторов в таких областях, как геномика, анализ одноклеточных данных, протеомика, структурная биология и хемоинформатика. Вместо того чтобы вручную искать в UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO и других источниках по одному, исследователи могут задавать вопросы на естественном языке и позволять агентам извлекать и синтезировать соответствующую информацию.

com/cms-assets/image/2026/07/99f56e42-d92f-48a9-aa5d-504db146e36e-03-de7887f5-605d-4a28-9e5b-428a28bb3170.png)
Во-вторых, используется многолетный рабочий процесс. Координирующий агент может планировать работу, специализированные агенты обрабатывают подзадачи, а агенты-рецензенты проверяют цитирования, расчёты и согласованность графиков. Цель — не просто генерировать текст, а сделать исследовательские артефакты более проверяемыми и воспроизводимыми.
В-третьих, он подключается к вычислительным ресурсам. Claude Science может работать локально на macOS или Linux, а также через удалённые машины, SSH, узлы входа в HPC и облачные ресурсы GPU. Это важно для реальной научной работы, поскольку исследовательские проекты часто требуют больших наборов данных, длительных вычислений и оборудования, выходящего за рамки ноутбука.

Почему исследователи всё ещё сталкиваются с трудностями
Claude Science полезен, но в оригинальной статье указаны три практических ограничения:
- Он доступен для macOS и Linux.
- Он находится в бета-версии для пользователей Claude Pro, Max, Team и Enterprise.
- Он привязан к Claude как модельному слою.
Для некоторых исследовательских групп, особенно тех, кому нужен более дешёвый доступ, отечественные провайдеры моделей, локальные модели или более гибкое развёртывание, эти ограничения могут сделать Claude Science труднодоступным.
Хорошие новости: OpenScience как альтернатива с открытым исходным кодом
OpenScience — это ответ с открытым исходным кодом на этот пробел. Он разработан компанией Synthetic Sciences и позиционируется как AI-рабочая среда для научных исследований. Основное обещание близко к Claude Science: задайте системе исследовательскую цель, и она проработает литературу, гипотезы, код, эксперименты, анализ и отчёт в едином непрерывном рабочем пространстве.

Самое главное отличие в том, что OpenScience не зависит от модели. Он не заточен под одного провайдера. Вы можете использовать передовые модели, модели с открытым весом или локальные модели, в зависимости от ваших настроек и бюджета.
Это означает, что исследователь может использовать Claude для одной задачи, DeepSeek или GLM для другой, а локальную модель через Ollama, когда контроль данных более важен. Выбор модели не привязан к экосистеме одного вендора.
Выбор модели: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi и локальные модели
OpenScience поддерживает рабочий процесс с использованием собственных ключей. Вы предоставляете API-ключи для нужных провайдеров моделей, и запросы отправляются напрямую провайдеру. Проект также поддерживает рабочие процессы с локальными моделями, что может быть полезно, когда
вы не хотите, чтобы данные покидали вашу машину.
Это важно по трём причинам:
- Контроль затрат: разные задачи могут не требовать одной и той же дорогой модели.
- Региональный доступ: некоторые команды могут иметь более лёгкий доступ к DeepSeek, GLM, Kimi или другим провайдерам.
- Контроль данных: локальные модели могут сократить объём информации, отправляемой внешним провайдерам.
В официальном README OpenScience также указано, что он работает как браузерное рабочее пространство на базе локального сервера. Рабочее пространство включает в себя дерево файлов, редактор, терминал, историю сессий и отображение исследовательских артефактов, таких как молекулы, структуры, геномы и графики.
Исследовательские навыки и научные базы данных
В оригинальной статье OpenScience описывался как инструмент с более чем 250 исследовательскими навыками. В текущем официальном GitHub README перечислено более 290 навыков, включая обучение, оценку, работу с наборами данных, молекулярную и клиническую биологию, хемоинформатику, работу с научными статьями, LaTeX, графику и облачные вычисления.
OpenScience также предоставляет доступ к научным базам данных в качестве инструментов. В README упоминаются UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar и ещё около 30 баз. Это важно, потому что ИИ-агент для исследований становится гораздо полезнее, когда может обращаться к нужным базам данных, а не полагаться только на память модели.
Как установить OpenScience
OpenScience устанавливается из npm. Если у вас уже есть Node.js и npm, самый быстрый способ — запустить его с помощью npx.
npx synsci
После выполнения команды OpenScience должен открыть рабочее пространство в вашем браузере. При первом запуске он проведёт вас через настройку модели. Вы можете использовать управляемые модели Atlas, собственные ключи провайдера или начать с доступных демо-вариантов, если они поддерживаются текущей версией.
Если вы предпочитаете глобальную установку, используйте npm:
npm install -g @synsci/openscience
openscience
Вы также можете запустить OpenScience в конкретной директории проекта:
openscience ~/code/my-project
Быстрый старт с собственным API-ключом
Типичный рабочий процесс с собственным ключом выглядит так:
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience
Создайте сайт-витрину и привлекайте лиды за минуты
Опишите идею одной фразой, и We0 AI создаст сайт-витрину, страницы и CMS, а после запуска поможет привлечь клиентов и трафик.
OpenScience также поддерживает ключи других провайдеров, таких как OpenAI и Gemini, в зависимости от конфигурации провайдера, поддерживаемой текущей версией. Ключевая идея в том, что ваши учетные данные остаются на вашем устройстве, а запросы отправляются напрямую выбранному провайдеру.
Если вы хотите управлять ключами из терминала, в официальном README также упоминается:
openscience keys add
После этого вы сможете выбирать модели из селектора моделей в рабочей области и переключаться между провайдерами по мере необходимости.
Atlas необязателен
Synthetic Sciences также предлагает Atlas — управляемую платформу, которая предоставляет доступ к тщательно отобранным передовым моделям через предоплаченный кошелек. Это может быть полезно, если вы не хотите настраивать отдельные API-ключи для каждого провайдера.
Но Atlas не обязателен для OpenScience. В официальном README указано, что использование с собственным ключом бесплатно и не ограничено Atlas. На практике Atlas — это удобный слой, в то время как локальный рабочий процесс с открытым исходным кодом остается доступным.
Полезные команды Atlas включают:
openscience login
openscience wallet
openscience status
openscience logout
OpenScience против Claude Science
| Область | Claude Science | OpenScience |
|---|---|---|
| Основное позиционирование | ИИ-рабочее место для ученых | ИИ-рабочее место с открытым исходным кодом для научных исследований |
| Выбор модели | Ориентация на Claude | Агностик по моделям: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi, локальные модели и другие |
| Модель доступа | Claude Pro, Max, Team и бета Enterprise | Локальный рабочий процесс с открытым исходным кодом и опциональными управляемыми моделями Atlas |
| Установка | Приложение/рабочее место Claude Science | Команда npm или npx |
| Вычисления | Локально, SSH, HPC, облачные вычисления Modal | Локальный сервер/рабочее пространство, инструменты, терминал, маршрутизация провайдеров, интеграции облачных вычислений в зависимости от настройки |
| Навыки/коннекторы | 60+ кураторских научных навыков и коннекторов | В оригинальной статье упоминалось 250+; текущий README перечисляет 290+ навыков |
| Контроль данных | Работает на локальной или лабораторной инфраструктуре; отправляет необходимый контекст в Claude | Собственный ключ, локальное рабочее пространство, опция локальной модели и прямые запросы к провайдеру |
| Лицензия | Проприетарный продукт | Лицензия с открытым исходным кодом Apache-2.0 |
Замечания по безопасности перед использованием OpenScience
OpenScience — мощный инструмент, но к нему следует относиться как к любому агенту, способному выполнять команды. В официальном README сказано, что агент не изолирован в песочнице. Его система разрешений предназначена для того, чтобы вы были в курсе действий, но это не то же самое, что изоляция.
Для работы с конфиденциальными данными рассмотрите возможность запуска OpenScience в контейнере, виртуальной машине или контролируемой исследовательской среде. Также будьте осторожны с учетными данными, частными наборами данных и любыми командами, которые могут изменять файлы или вызывать внешние сервисы.
Еще кое-что: OpenScience не имеет отношения к Anthropic
В README OpenScience есть четкое заявление об отказе от ответственности: OpenScience — это независимый проект, который не связан с Anthropic, не одобрен и не спонсируется ею. Он использует
Название «Claude» используется исключительно для описания совместимости.

Этот отказ от ответственности стоит сохранить. OpenScience можно сравнивать с Claude Science, но это не официальный продукт Anthropic. Если вы пишете о нём, используйте термины «альтернатива», «альтернатива с открытым исходным кодом» или «инструментарий, не привязанный к конкретной модели», но не «официальная версия Claude Science».
Практические сценарии использования
OpenScience наиболее актуален, когда исследователь или инженер-исследователь хочет иметь единое рабочее пространство для:
- Обзора литературы и поиска статей.
- Формулирования гипотез и планирования исследований.
- Написания и выполнения кода.
- Анализа наборов данных и проведения экспериментов.
- Запросов к научным базам данных.
- Создания графиков и проверки результатов.
- Написания технических отчетов или резюме в формате научных статей.
Для стартапов и команд, разрабатывающих ИИ-продукты, более интересным выводом является паттерн продукта: агент становится более ценным, когда владеет целым рабочим процессом, а не просто чатом. Исследовательскому агенту необходимы инструменты, память, файлы, доступ к терминалу, воспроизводимые артефакты, маршрутизация моделей и циклы проверки. Этот же паттерн применим ко многим ИИ-продуктам для повышения производительности и за пределами науки.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое OpenScience?
OpenScience — это инструментарий с открытым исходным кодом на основе ИИ для научных исследований. Он работает как веб-рабочее пространство с локальным сервером, исследовательскими агентами, инструментами, доступом к терминалу и маршрутизацией провайдеров моделей.
Является ли OpenScience официальным продуктом Claude Science?
Нет. OpenScience — это независимый проект от Synthetic Sciences. Он не аффилирован с Anthropic, не одобрен и не спонсируется ею.
Может ли OpenScience использовать DeepSeek или GLM?
Да, OpenScience спроектирован как не привязанный к конкретным моделям. Он может работать с различными провайдерами моделей, включая Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, GLM, Kimi и локальными моделями, при условии, что провайдер поддерживается и сконфигурирован.
Как установить OpenScience?
Самая быстрая команда: npx synsci. Вы также можете установить его глобально с помощью npm install -g @synsci/openscience, а затем запустить командой openscience.
Требует ли OpenScience Atlas?
Нет. Atlas — это опциональная управляемая платформа от Synthetic Sciences. Вы можете использовать OpenScience со своими собственными API-ключами без использования Atlas.
Безопасен ли OpenScience для чувствительных исследовательских данных?
Он может обеспечить больший локальный контроль, чем полностью размещенный рабочий процесс, но всё же нужно быть осторожным. В официальном README указано, что агент не изолирован в песочнице, поэтому используйте контейнер, виртуальную машину или контролируемую среду, если вам нужна изоляция.
В чем основное различие между OpenScience и Claude Science?
Claude Science — это инструментарий Anthropic на основе ИИ, ориентированный на Claude для ученых. OpenScience следует той же идее исследовательского инструментария, но является открытым и не привязанным к конкретной модели.
Связанные инструменты
- OpenScience: Инструментарий для научных исследований с открытым исходным кодом на основе ИИ от Synthetic Sciences.
- [Claude Science](https://www.
anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench): Рабочая среда ИИ для учёных от Anthropic, доступная в бета-версии для поддерживаемых тарифных планов Claude.
- Ollama: Локальная среда выполнения моделей, которая позволяет командам запускать открытые модели на собственных машинах.
- Node.js: Среда выполнения JavaScript, необходимая для установки через npm.
- Bun: Среда выполнения JavaScript и набор инструментов, используемые для разработки OpenScience из исходного кода.
- Modal: Облачная вычислительная платформа, подходящая для научных и ИИ-задач.
- NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit: Набор инструментов NVIDIA для агентных workflows в области наук о жизни.
Связанные ссылки
- Репозиторий OpenScience на GitHub: Исходный код, README, команды установки, лицензия и заметки по безопасности.
- Веб-сайт OpenScience: Официальная страница продукта — рабочей среды OpenScience.
- Документация Synthetic Sciences: Центр документации по продуктам и workflows Synthetic Sciences.
- Анонс Claude Science: Официальная статья Anthropic о запуске Claude Science.
- Приложение Claude Science: Официальная точка входа в Claude Science.
- Загрузка Node.js: Официальная страница загрузки Node.js для установки через npm.
- Установка Bun: Официальное руководство по установке Bun для разработки из исходного кода.
Резюме
OpenScience — это своевременная открытая альтернатива Claude Science. Он следует тому же общему направлению — созданию ИИ-рабочей среды для научных исследований, — но ставит в центр опыта выбор модели, локальные workflows и доступность с открытым исходным кодом.
Для исследователей важны простые моменты: OpenScience можно установить через npm, он работает с несколькими провайдерами моделей, и им можно пользоваться без Atlas, если вы используете свои собственные API-ключи. Для чувствительной работы изоляция по-прежнему важна, поскольку агент не работает в песочнице.
Главный вывод: Claude Science показывает, куда движутся научные ИИ-рабочие среды, а OpenScience делает эту идею более открытой, гибкой и удобной для экспериментов.



