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GitHub · alphaXiv/OpenResearch↑ +120 aujourd'hui

Espace de travail IA accélérant les processus de recherche

AlphaXiv est un framework qui vous permet d'exécuter des agents de recherche parallèles en utilisant différents modèles d'IA. Développé en Rust, cet outil open source vise à accélérer les processus de collecte de données dans la recherche académique et technique.

Mises à jour

  • 23 octobre 2026: Étoiles 7,423 → 7,485, dernière version v0.2.21 (23 octobre 2026).
  • 21 octobre 2026: Étoiles 7,287 → 7,423, dernière version v0.2.20 (21 octobre 2026).
  • 16 octobre 2026: Étoiles 6,791 → 7,287, dernière version v0.2.19 (15 octobre 2026).
  • 9 octobre 2026: Étoiles 6,690 → 6,791, dernière version v0.2.18 (9 octobre 2026).

Ce que ça vous apporte

  • Crée des sessions d'agents indépendantes et parallèles pour différentes idées de recherche.
  • Assure la traçabilité en conservant ensemble les résultats d'expériences, les journaux et les modifications de code.
  • Gère les cycles de recherche de manière autonome sur votre ordinateur local ou sur des serveurs distants.

Installation

Installation sur macOS ou Linux
curl -LsSf https://openresearch.sh/install.sh | sh

Exécution

Lancer le panneau local
orx up

Si vous ne codez pas

Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite lancer un projet de recherche sur OpenResearch. En utilisant un agent IA comme Claude Code ou OpenCode, je veux que tu effectues une revue de littérature, que tu développes des hypothèses et que tu conçoives des expériences pour tester ces hypothèses. Tout au long du travail, gère le processus de manière autonome en enregistrant toutes les découvertes, les résultats d'expériences et les modifications de code dans l'espace de travail local d'OpenResearch.

Dépôt : https://github.com/alphaXiv/OpenResearch. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.

Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.

Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.

Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.

Termes liés du glossaire

Pour quiConvient aux chercheurs souhaitant automatiser les processus de collecte de données, d'expérimentation et de revue de littérature dans leurs recherches académiques ou techniques.
LicenceMIT

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-09-12 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.