📱Paper2Slides.

Paper2Slides — это инструмент для автоматического создания слайдов и постеров из научных статей и документов за один клик.

Paper2Slides превращает PDF, Word, Excel, PowerPoint, Markdown в профессиональные презентации за минуты с помощью RAG-технологии и ИИ. Извлекает ключевые идеи, графики, таблицы, сохраняет точность ссылок на источники.

🔹Основные возможности:

🔘Все форматы — PDF, Word, Excel, PPT, Markdown одновременно.

🔘RAG-точность — без галлюцинаций, только данные из документа.

🔘Ссылки на источники — traceability к оригиналу.

🔘Кастом стили — academic, doraemon или описание словами.

🔘Мгновенная генерация — preview + реал-тайм правки .

🔘Чекпоинты — пауза/продолжение без потерь.

#Python #AI #RAG #Presentations #DataScience #Research #ML #OpenSource #НаучныеСтатьи #Презентации #ИИ #Productivity

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/HKUDS/Paper2Slides

📱Praxist.

Praxist - это автономная исследовательская система («персональная R&D-команда»), автоматизирующая процесс научного поиска и экспериментов.

В отличие от стандартного AutoML, который просто перебирает гиперпараметры в фиксированных рамках, или обычных LLM-промптов, Praxist берет на себя весь исследовательский цикл целиком. Система разворачивает команду параллельных агентов, которые выдвигают конкурирующие гипотезы, модифицируют код, валидируют результаты в изолированных тестах и передают доказанный опыт из поколения в поколение.

🔹Ключевые возможности:

🔘Параллельные исследовательские агенты (Peers): Одновременное исследование альтернативных архитектур, алгоритмов и подходов без взаимной блокировки.

🔘Эволюционный синтез поколений: Накопленные артефакты и выводы предыдущего поколения структурируются в виде доказательной базы и определяют повестку следующей итерации исследований.

🔘Слои зрелости решений (Evidence Lanes): Кандидаты ранжируются по жестким контрактам валидации и распределяются по стадиям (инкубатор, фронтир, проверенные решения / Gems) с учетом компромиссов по Парето при оптимизации нескольких метрик.

🔘Quality-Diversity (QD) и Deep Innovation Gate (DIG): Встроенные эвристики диверсификации, которые не дают системе застрять в локальных оптимумах и стимулируют принципиально новые направления поиска.

🔘Глубокая интеграция с Codex и Claude Code: Практически бесшовная работа через агентские скиллы (команда $praxist-takeover в Codex берет существующий репозиторий, валидирует метрики и автоматически настраивает тестовый контур).

🔘Воспроизводимость и аудит: Исходный код проекта изолирован от случайных поломок, метрики фиксируются до начала прогона (preregistration), а каждый положительный результат сопровождается полной цепочкой воспроизведения (lineage).

💻Быстрый старт:

Установка пакета и запуск мастера первоначальной настройки:

pip install "praxist[agents,codex]"
praxist setup --interactive --install-skills codex

Запуск задачи через Codex в корне готового проекта:

$praxist-takeover
Optimize <целевая метрика и направление> while preserving <ограничения>.
Use 4 peers for up to 5 generations within $50 budget.

Мониторинг и управление активными исследованиями:

# Просмотр статуса в реальном времени
praxist --monitor --latest

# Остановка или возобновление задачи
praxist stop <run_id>
praxist resume <run_dir>

✅Проект распространяется под лицензией Fair Source 1.0 (бесплатно для некоммерческих академических исследований и компаний с годовым доходом до $1 млн).

#Praxist #AIAgents #MachineLearning #Research #Codex #AutoML #Python #DataScience #OpenSource #DevTools #Algorithms

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/sapientinc/PRAXIST

📱Hyperresearch.

Hyperresearch - это специализированная среда и фреймворк (research harness) для Claude Code, превращающий ассистента в автономного агента глубоких исследований (Deep Research Agent) с автоматической верификацией источников и защитой от галлюцинаций.

Инструмент берет один исследовательский промпт и прогоняет его через адаптивный 16-шаговый пайплайн: от декомпозиции запроса и поиска сотен источников до параллельной критики черновиков и точечного патчинга финального отчета. Все собранные материалы сохраняются в локальное постоянное хранилище, благодаря чему агент «умнеет» от сессии к сессии.

🔹Главные фичи и архитектурные решения:

🔘250+ источников за один прогон: Масштабный охват предметной области с автоматическим поиском пробелов (gap-fill) и отслеживанием цепочек цитирований (citation chasing).

🔘Аудит независимости (Independence Audit): Система группирует синонимичные копии и перепечатки — пять повторов одного пресс-релиза в разных СМИ считаются за один источник, исключая иллюзию консенсуса.

🔘Верификация цитат и проверка отзывов (Retraction Check): Встроенный скептический модуль проверяет, действительно ли источник подтверждает написанный тезис. Выдуманные цитаты или ссылки на отозванные научные статьи блокируют выпуск отчета.

🔘Враждебная критика (Adversarial by design): Четыре агента-критика параллельно атакуют готовый драфт (по диалектике, глубине, ширине охвата и соответствию задаче). Агент-патчер ограничен правами [Read, Edit] и может вносить только точечные хирургические правки — переписать отчет целиком он физически не может.

🔘Академический поиск в один запрос: Команда hpr scholar search одновременно опрашивает OpenAlex, Crossref, CORE, DOAB, ClinicalTrials.gov, SEC EDGAR и FRED, возвращая единый дедуплицированный список (статьи, монографии, клинические испытания, отчеты регуляторов).

🔘Легальный доступ к полным текстам (Open Access): При обнаружении пейволла Hyperresearch автоматически ищет легальные открытые копии через Unpaywall, Europe PMC и CORE, выгружая полный текст вместо короткого абстракта.

🔘Постоянное хранилище (Vault): Статьи и заметки сохраняются в формате Markdown + SQLite (с поддержкой FTS, PageRank-графа ссылок и векторного поиска). Хранилище доступно вне Claude Code через встроенный MCP-сервер и локальный веб-интерфейс.

🔘Защита от Prompt Injection: Весь спарсенный веб-контент изолируется в теги <untrusted-source>, гарантируя, что внедренные на страницах инструкции не перехватят управление агентом.

⏱️Режимы работы (Tiers):

🔘Light (~30–40 мин): Компактный 5-шаговый маршрут для фактологических справок и экспресс-сравнений.

🔘Full (~1.5–2.5 ч): Полный 16-шаговый цикл с глубоким анализом, оппонирующими критиками и аудитом цитирований (55–130 источников).

🔘Dissertation (экспериментальный, ~4–8 ч): Разбивка на 4–10 глав, анализ 300–450 источников и формирование объемных документов на 25 000 – 80 000 слов.

💻Быстрый старт:

Установка:

cd your-project
pip install hyperresearch && hyperresearch install

Запуск исследования в интерфейсе Claude Code:

/hyperresearch Объясни состояние рынка квантовых вычислений на ионных ловушках

✅Проект написан на Python (3.11–3.14) и распространяется под открытой лицензией MIT.

#Hyperresearch #ClaudeCode #DeepResearch #AIAgents #Anthropic #Python #Research #LLM #OpenSource #DevTools #DataScience

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch