# Openscience AI Workbench

> OpenScience — AI workbench open-source para investigación científica: agente autónomo con ciclo completo de investigación

- Skill: `ntizar/openscience-ai-workbench` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ntizar/openscience-ai-workbench`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ntizar/openscience-ai-workbench/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ntizar (https://skillmd.com/u/ntizar)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/ntizar/openscience-ai-workbench

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# OpenScience — AI Workbench para Investigación Científica

## Descripción

OpenScience es un workbench de IA open-source para investigación científica. Le das un objetivo, y el sistema hace el ciclo completo: revisión de literatura, hipótesis, código, experimentos, análisis y write-up. Model-agnostic con 290+ skills de dominio.

## Por qué importa para David

- **Agente autónomo**: Patrón de agente que ejecuta un workflow completo sin intervención humana
- **290+ skills de dominio**: Training (DeepSpeed, PEFT, TRL), biología, química, física
- **Model-agnostic**: Soporta Anthropic, OpenAI, Google y muchos más via API keys
- **Workspace en browser**: Interfaz web para gestionar sesiones de investigación

## Arquitectura

```
Goal → Research Agent → Literature Review → Hypothesis
    ↓
Code Generation → Run Experiments → Query Databases
    ↓
Analysis → Write-up → Critique & Review
```

Agentes especializados: `research`, `biology`, `physics`, `ml` con sub-agents de critique y literature-review

## Instalación

```bash
npm install @synsci/openscience
# o
bun install @synsci/openscience
```

## Integración con proyectos de David

- **Research assistant**: Patrón para agentes de investigación en temas de transporte/urbanismo
- **Multi-agent**: Patrón de agents especializados con critique loop
- **Skills domain pattern**: 290+ skills de referencia para diseñar skills propios

## Pitfalls

- Proyecto muy nuevo (creado julio 2026) → API puede cambiar
- Requiere API keys de proveedores (Anthropic, OpenAI, etc.)
- Consume mucho LLM tokens en ciclos de investigación
- Dependencias de npm con Bun pueden ser inestables

## Referencias

- GitHub: https://github.com/synthetic-sciences/openscience
- Docs: https://openscience.sh/docs
- npm: https://www.npmjs.com/package/@synsci/openscience

## Comparativa de alternativas

- **[synthetic-sciences/openscience](https://github.com/synthetic-sciences/openscience)** — loop de investigación literatura→hipótesis→código→experimentos→redactado; el mismo bucle de trabajo científico que este skill automatiza.