Когда OpenAI выпускает продукт как у тебя, остаётся только открыть код
Представьте, что вы месяцами пилите проприетарный продукт: ИИ для работы с научными статьями. Трекшена нет, деньги заканчиваются. И тут OpenAI объявляет свой бесплатный Prism. А ваш проект не просто решает похожие задачи, а ещё и называется… Prismer.
Что делать?
Команда Prismer выбрала неочевидный путь: выложила весь код на GitHub и перешла к модульной архитектуре. И теперь в опенсорсе есть платформа для исследователей, которая закрывает весь цикл академической работы: от чтения статей до публикации своих.
📎 github.com/Prismer-AI/Prismer
Там такие компоненты (все под MIT и работают независимо):
— Paper Reader. AI-читалка PDF с графами цитирования и синхронным просмотром нескольких документов
— Context Cloud. Облачное хранилище контекста с SDK, чтобы подключать к своим проектам
— LaTeX-редактор. С live preview и шаблонами IEEE, ACM, Nature, arXiv
— Data Analysis. Jupyter-ноутбуки с выполнением Python/R прямо в браузере
— Multi-Agent System. Оркестрация специализированных AI-агентов для исследований
Киллер-фича: верификация цитат
LLM-ки галлюцинируют ссылки, это известная проблема. Prismer решает её через Reviewer Agent, который проверяет каждую ссылку по академическим базам (arXiv, Semantic Scholar, CrossRef) до того, как она попадёт в статью.
А что OpenAI Prism?
По сравнению с Prismer — только LaTeX-редактор. Ни чтения статей, ни выполнения кода, ни верификации цитат, ни self-hosted, ни open source.
Непонятно, есть ли шанс у специализированных инструментов рядом с монстрами вроде OpenAI, но хочется верить.
Представьте, что вы месяцами пилите проприетарный продукт: ИИ для работы с научными статьями. Трекшена нет, деньги заканчиваются. И тут OpenAI объявляет свой бесплатный Prism. А ваш проект не просто решает похожие задачи, а ещё и называется… Prismer.
Что делать?
Команда Prismer выбрала неочевидный путь: выложила весь код на GitHub и перешла к модульной архитектуре. И теперь в опенсорсе есть платформа для исследователей, которая закрывает весь цикл академической работы: от чтения статей до публикации своих.
Там такие компоненты (все под MIT и работают независимо):
— Paper Reader. AI-читалка PDF с графами цитирования и синхронным просмотром нескольких документов
— Context Cloud. Облачное хранилище контекста с SDK, чтобы подключать к своим проектам
— LaTeX-редактор. С live preview и шаблонами IEEE, ACM, Nature, arXiv
— Data Analysis. Jupyter-ноутбуки с выполнением Python/R прямо в браузере
— Multi-Agent System. Оркестрация специализированных AI-агентов для исследований
Киллер-фича: верификация цитат
LLM-ки галлюцинируют ссылки, это известная проблема. Prismer решает её через Reviewer Agent, который проверяет каждую ссылку по академическим базам (arXiv, Semantic Scholar, CrossRef) до того, как она попадёт в статью.
А что OpenAI Prism?
По сравнению с Prismer — только LaTeX-редактор. Ни чтения статей, ни выполнения кода, ни верификации цитат, ни self-hosted, ни open source.
Непонятно, есть ли шанс у специализированных инструментов рядом с монстрами вроде OpenAI, но хочется верить.
