Полное руководство Oh My Paper: от подбора литературы до публикации статьи — всё под ключ в одном терминале

20 минут на старт｜5 совместных Agent + 34 исследовательских навыка｜превратите Claude Code в вашу персональную лабораторию для науки

---

Обзор проекта

Oh My Paper — это open-source плагин для Claude Code. Он решает довольно прямую задачу: Claude Code поможет вам писать код, но научная работа далеко не сводится к написанию кода. Вам нужны подбор литературы, оценка новизны, дизайн экспериментов, написание статьи, проверка корректности цитирований — и все эти этапы никак не связаны между собой удобным инструментом.

Подход Oh My Paper — установить для Claude Code структурированный научный конвейер. 5 специализированных ролей Agent отвечают за свои части работы, 34 исследовательских навыка подключаются по мере необходимости, а фоновые Hook автоматически сохраняют состояние проекта. После настройки при каждом запуске Claude Code он спросит: «Какую роль вы хотите выполнить сегодня?», затем автоматически подгрузит соответствующий файл памяти и продолжит с того места, где вы остановились. Никакого GUI не требуется — все действия выполняются в терминале.

---

Целевая аудитория

Эта статья адресована следующим разработчикам:

• Есть 1–5 лет опыта разработки, и вы уже проходили (или сейчас проходите) этапы написания статей и проведения исследований
• Хотите использовать AI для поддержки исследований, но не любите постоянно переключаться между разными инструментами
• Интересует формат совместной работы Agent и изоляция памяти по ролям — хочется найти практические примеры

Если у вас уже есть четкое исследовательское направление (например, CV, NLP, системная архитектура) или вы делаете внутренние технические исследования в компании — конвейер Oh My Paper вам подойдет.

---

Базовые зависимости и окружение

Перед началом убедитесь, что ваша среда соответствует следующим требованиям:

---

Полное дерево структуры проекта

После выполнения /omp:setup структура папок проекта будет следующей:

my-research/
├── paper/                     # рабочая зона LaTeX для статьи
│   ├── main.tex
│   ├── sections/              # файлы .tex для разделов
│   └── refs/                  # .bib с библиографией
├── experiment/                # экспериментальный код и скрипты
├── survey/                   # результаты подбора литературы
├── ideation/                 # идеи и результаты оценки инноваций
├── promotion/                # слайды, Demo, материалы для продвижения
├── skills/                   # проектные локальные пользовательские навыки
├── .pipeline/
│   ├── tasks/
│   │   └── tasks.json        # дерево задач для всех этапов
│   ├── docs/
│   │   └── research_brief.json
│   └── memory/               # файлы памяти Agent
│       ├── project_truth.md   # базовый ориентир проекта + журнал прогресса
│       ├── orchestrator_state.md
│       ├── execution_context.md
│       ├── experiment_ledger.md
│       ├── result_summary.md
│       ├── review_log.md
│       ├── literature_bank.md
│       ├── agent_handoff.md
│       └── decision_log.md
├── .claude/
│   └── settings.json         # регистрация hook SessionStart
├── CLAUDE.md
└── AGENTS.md

---

Пошаговая установка

Шаг 1: добавление адреса в маркет плагинов

В Claude Code выполните следующую команду, чтобы зарегистрировать адрес маркетплейса плагинов для Oh My Paper:

/plugin marketplace add LigphiDonk/Oh-my--paper

На этом шаге не нужно клонировать весь репозиторий — Claude Code сам подтянет список плагинов из маркетплейса.

Шаг 2: установка плагина

/plugin install omp@oh-my-paper

После установки выполните /plugin, чтобы проверить:

/plugin
# Ожидаемый вывод должен включать: omp @ oh-my-paper, Status: Enabled

Шаг 3: перезапустите Claude Code

Полностью закройте текущее окно Claude Code и откройте заново.

Шаг 4: инициализация исследовательского проекта

Перейдите в каталог вашего исследовательского проекта и выполните:

/omp:setup

Эта команда делает три вещи:

1. Создает папку .pipeline/ и все ее подпапки, а также файлы памяти
2. Регистрирует hook SessionStart в .claude/settings.json
3. Генерирует стандартные tasks.json и research_brief.json

После инициализации структура каталогов будет такой, как в разделе «Полное дерево структуры проекта» выше.

Проверка успешности установки

Снова откройте Claude Code (внутри инициализированного каталога проекта). Вы должны увидеть, как Claude показывает меню выбора роли и спрашивает, с какой ролью вы хотите начать работу сегодня. Если вы это видите — значит, установка прошла успешно.

---

Подробное объяснение 5-этапного научного конвейера

Oh My Paper разбивает весь научный процесс на 5 этапов. У каждого этапа есть своя команда и набор рекомендуемых навыков.

Этап 1｜Survey: подбор литературы

Выполните команду:

/omp:survey

На этом этапе выполняется следующее: Claude ищет релевантные статьи под ваш исследовательский запрос, извлекает аннотации и ключевую информацию и в итоге формирует файл literature_bank.md.

Часто используемые навыки:

• paper-finder — ищет релевантные работы в ArXiv, Semantic Scholar
• paper-analyzer — извлекает ключевой вклад, методы и ограничения статьи
• biorxiv-database — если вы работаете в биомедицинском направлении, ищет в BioRxiv

Основной выходной файл: survey/literature_bank.md

Типичный рабочий процесс:

Вы: /omp:survey
→ Claude спрашивает ключевые слова направления исследования
→ Автопоиск → оформление карточек литературы → запись в literature_bank.md
→ Показ аннотаций подборки, чтобы вы подтвердили, нужно ли что-то добавить

Этап 2｜Ideation: генерация идей инноваций

Выполните команду:

/omp:ideate

Опираясь на результаты подбора литературы из этапа 1, Claude генерирует потенциальные инновационные идеи и оценивает их реализуемость по очереди.

Часто используемые навыки:

• inno-idea-generation — массовый мозговой штурм инноваций
• inno-idea-eval — оценка по трем измерениям: novelty, feasibility, impact
• research-idea-convergence — сходимость к 2–3 самым перспективным направлениям

Основной выход: результаты оценки в директории ideation/

Этап 3｜Experiment: дизайн и выполнение экспериментов

Выполните команду:

/omp:experiment

Этот этап самый широкий: он включает разработку плана эксперимента, написание кода для оценки, локальный или удаленный запуск, анализ результатов.

Часто используемые навыки:

• inno-experiment-dev — генерация каркаса экспериментального кода
• research-experiment-driver — управление итерационным циклом экспериментов
• remote-experiment — подключение по SSH к удаленному GPU-узлу и запуск (см. раздел «Удаленные эксперименты»)

Основной выходной файл: директория experiment/ + experiment_ledger.md (история экспериментов)

Этап 4｜Publication: написание разделов статьи

Выполните команду:

/omp:write

Преобразуйте результаты экспериментов в текст статьи, сгенерируйте таблицы/графики и заголовки, управляйте файлами LaTeX.

Часто используемые навыки:

• inno-paper-writing — генерация общих разделов статьи
• ml-paper-writing — шаблон для статей по машинному обучению/AI
• scientific-writing — нормы академического письма (времена, формулировки, структура)
• inno-figure-gen — генерация кода графиков (Matplotlib, Plotly)
• inno-reference-audit — автоматическая проверка корректности формата цитирований

Основной выходной файл: LaTeX-файлы в директории paper/

Этап 5｜Promotion: продвижение результатов

Выполните команду:

/omp:plan
# На этапе Promotion выбирайте навыки для подготовки демонстрационных материалов

Преобразуйте результаты статьи в презентационные слайды, технический блог, Grant-предложение и т. п.

Часто используемые навыки:

• making-academic-presentations — генерация PPT для академического доклада
• inno-grant-proposal — подготовка заявки на финансирование
• inno-rclone-to-overleaf — автоматическая синхронизация локального LaTeX в Overleaf

---

5 ролей Agent и механизм изоляции памяти

Это ключевая концепция дизайна Oh My Paper.

Обзор ролей Agent

Принцип изоляции памяти

Каждая роль может читать и записывать только файлы памяти, относящиеся к ее зоне ответственности. Она не видит внутреннее состояние других ролей. Главная выгода этого дизайна — предотвращение загрязнения контекста. Например, Paper Writer не увидит промежуточные результаты от Experiment Driver, а Literature Scout не будет преждевременно формировать мнение из-за просмотра экспериментальных данных при оценке литературы.

Общение между ролями происходит через две «общие зоны»:

tasks.json         ← все роли читают/пишут, фиксируют статус выполнения задач
project_truth.md   ← все роли добавляют, фиксируют общий прогресс проекта

Автосинхронизация состояния

Самая важная деталь дизайна: Conductor после завершения каждого подзадания автоматически обновляет эти два общих файла. Вам не нужно вручную напоминать.

Подзадача завершена
  → Conductor автоматически помечает соответствующую задачу в tasks.json как done
  → Conductor автоматически добавляет запись прогресса в project_truth.md
    → при следующем открытии сессии Claude прочитает эти два файла и продолжит с точки остановки

---

34 исследовательских навыка — шпаргалка

В Oh My Paper встроено 34 исследовательских навыка, покрывающих весь цикл научной работы. Ниже они сгруппированы по категориям, чтобы было удобно искать по необходимости:

Литературные

• paper-finder — поиск статей по нескольким базам
• paper-analyzer — извлечение ключевого вклада статьи
• paper-image-extractor — извлечение графиков из PDF
• research-literature-trace — отслеживание цепочки цитирования статьи
• biorxiv-database — поиск по BioRxiv
• dataset-discovery — поиск релевантных датасетов

Подбор и генерация идей

• inno-deep-research — режим глубокого исследования
• gemini-deep-research — интеграция глубокого исследования с Gemini
• inno-code-survey — исследование через реализацию кода
• inno-idea-generation — массовая генерация инноваций
• inno-idea-eval — многомерная оценка инноваций
• research-idea-convergence — сходимость к оптимальному направлению

Экспериментальные

• inno-experiment-dev — генерация кода эксперимента
• inno-experiment-analysis — анализ результатов эксперимента
• research-experiment-driver — итеративное управление экспериментами
• remote-experiment — удаленный цикл экспериментов на GPU

Письмо

• inno-paper-writing — общие разделы статьи
• ml-paper-writing — статья по ML/AI
• scientific-writing — нормы научного письма
• inno-figure-gen — генерация графиков
• inno-reference-audit — проверка формата цитирований
• research-paper-handoff — правила передачи между Agent

Планирование и рецензирование

• inno-pipeline-planner — планирование конвейера
• research-pipeline-planner — планирование этапов исследования
• inno-paper-reviewer — оценка качества статьи
• inno-prepare-resources — чек-лист подготовки ресурсов
• inno-rclone-to-overleaf — синхронизация в Overleaf

Демонстрации и предложения

• making-academic-presentations — презентации для научного доклада (PPT)
• inno-grant-proposal — заявка на финансирование

Диспетчеризация Agent

• claude-code-dispatch — диспетчеризация подзадач Claude Code
• codex-dispatch — диспетчеризация параллельной обработки Codex

Специализация по предметной области

• academic-researcher — общее академическое исследование
• bioinformatics-init-analysis — анализ в био-информатике
• research-news — отслеживание самых свежих тенденций в исследовательской области

Навыки подключаются по мере необходимости. Когда вы запускаете /omp:survey, Claude автоматически рекомендует подходящие навыки. Также вы можете добавлять свои навыки в директории skills/.

---

Полный демонстрационный пример типичного рабочего процесса

Возьмем пример статьи по направлению AI: пройдем полностью 5-этапный конвейер.

Step 1: инициализация проекта

# Перейдите в директорию исследования
cd ~/research/my-paper

# В Claude Code:
/omp:setup
# Вывод: .pipeline/ создана, hook SessionStart зарегистрирован

Step 2: подбор литературы

# В Claude Code:
/omp:survey
# → Claude спрашивает: «В чем ваше направление исследований?»
# → Ввод: LLM reasoning, chain-of-thought prompting
# → Claude автоматически ищет в ArXiv/Semantic Scholar
# → Сортирует и оформляет 20+ релевантных работ в survey/literature_bank.md
# → Выводит резюме подбора, чтобы вы подтвердили, нужно ли добавление

Step 3: генерация инноваций

/omp:ideate
# → Claude читает literature_bank.md
# → генерирует 8 потенциальных инновационных идей
# → для каждой идеи ставит оценки по novelty / feasibility / impact
# → сходимость к 2 направлениям, запись в research_brief.json

Step 4: дизайн и запуск эксперимента

/omp:experiment
# → Claude читает research_brief.json
# → проектирует план эксперимента (базовые методы, методы сравнения, метрики оценки)
# → генерирует код эксперимента в директорию experiment/
# → запускает локальную оценку и разбирает метрики
# → результаты записываются в experiment_ledger.md

Если требуется запуск на удаленном GPU:

# Настройка удаленного вычислительного узла (создайте compute-config.json в experiment/)
{
  "host": "gpu-server.example.com",
  "user": "researcher",
  "key_path": "~/.ssh/id_rsa",
  "remote_dir": "/home/researcher/experiments"
}

# В Claude Code:
/omp:experiment
# → Claude обнаруживает compute-config.json
# → использует навык remote-experiment
# → rsync кода на удаленный хост → запуск по SSH → возврат результатов
# → автоматический разбор metrics, запись в experiment_ledger.md

Step 5: написание разделов статьи

/omp:write
# → Claude читает experiment_ledger.md + literature_bank.md
# → генерирует разделы Introduction / Method / Experiment в виде .tex файлов
# → генерирует графики (скрипты Matplotlib) и компилирует в paper/figures/
# → проверка цитирований: контроль формата .bib

Step 6: рецензирование peer-review

/omp:review
# → Claude читает документ в роли Reviewer
# → проверяет логическую связность, ясность описания методов, достаточность сравнения экспериментов
# → формирует review_log.md со списком рекомендаций
# → после внесения правок снова запускайте /omp:review до прохождения

Step 7: синхронизация в Overleaf

# Настройте синхронизацию Overleaf в директории skills/
# Используйте навык inno-rclone-to-overleaf
# Claude автоматически синхронизирует локальную папку paper/ в проект Overleaf

---

Подробное объяснение удаленных экспериментов

Для экспериментов, которым требуется GPU-вычислительная мощность, Oh My Paper поддерживает полный цикл удаленных экспериментов.

Архитектурный процесс

Локальный дизайн
  → генерация экспериментального кода
    → rsync синхронизирует код на удаленный сервер
      → вход по SSH на удаленный узел
        → запуск эксперимента на GPU
          → загрузка журналов metrics
            → локальный разбор метрик
              → проверка достижения порога
                → итерационная оптимизация / завершение эксперимента

Настройка удаленного узла

В директории experiment/ создайте compute-config.json:

{
  "host": "your-gpu-server.com",
  "user": "researcher",
  "ssh_key": "~/.ssh/id_rsa",
  "remote_workspace": "/home/researcher/omp-experiments",
  "max_iterations": 5,
  "success_threshold": {
    "accuracy": 0.92,
    "latency_ms": 200
  }
}

Запуск удаленного эксперимента

# В Claude Code:
/omp:experiment
# → обнаруживает compute-config.json
# → автоматически выполняет: синхронизацию кода → запуск по SSH → возврат результатов
# → если метрики не достигнуты, автоматически меняет гиперпараметры и запускает повторно (до max_iterations раз)
# → финальные результаты записываются в experiment_ledger.md

---

Делегирование задач Codex

Если какой-то эксперимент связан с большим объемом однотипной генерации кода (например, нужно прогнать 10 наборов разных конфигураций гиперпараметров), можно попросить Conductor делегировать эти задачи Codex для параллельной обработки.

/omp:delegate
# → Conductor читает текущий контекст задач
# → генерирует Codex prompt со всеми необходимыми деталями
# → вы копируете в новый терминал: codex "..."
# → Codex запускается в отдельном терминале
# → по завершении записывает сигнал CODEX_DONE в agent_handoff.md
# → Conductor обнаруживает сигнал, читает результаты и обновляет tasks.json

Преимущество такого подхода: Claude Code и Codex работают одновременно в разных терминалах. Ваш локальный Claude Code не будет занят — вы сможете параллельно заниматься подбором литературы и другой работой.

---

Поиск и устранение типичных проблем

Q1: После выполнения /omp:setup при каждом открытии Claude Code не появляется подсказка выбора роли

Причина: hook SessionStart не был корректно зарегистрирован.

Как проверить:

1. Убедитесь, что в каталоге проекта есть файл .claude/settings.json
2. Проверьте, что этот файл содержит раздел hooks

cat .claude/settings.json
# Убедитесь, что есть поле "hooks": { "SessionStart": [...] }

Если этого нет — выполните /omp:setup для повторной инициализации и убедитесь, что Claude Code полностью перезапущен.

---

Q2: Плагин установлен успешно, но команды вроде /omp:survey показывают «Команда не распознана»

Причина: плагин не загрузился корректно или Claude Code нужно перезапустить.

Шаги решения:

# 1. Удалите и установите снова
/plugin uninstall omp
/plugin install omp@oh-my-paper

# 2. Полностью перезапустите Claude Code (закройте все окна)

# 3. Проверьте статус плагинов
/plugin

---

Q3: Literature Scout находит слишком мало статей — хочется расширить охват поиска

Причина: стартовые ключевые слова слишком конкретные и ограничивают результаты.

Решение:

При запуске /omp:survey указывайте несколько синонимов и более общих терминов:
ввод: «LLM reasoning, chain-of-thought, CoT, deliberate reasoning, LLM planning»
а не только: «LLM reasoning»

Также в skills/paper-finder.md можно добавить дополнительные источники баз (например, ACL Anthology, официальный сайт ICLR).

---

Q4: Paper Writer генерирует описание эксперимента, которое не совпадает с фактическими результатами

Причина: между Experiment Driver и Paper Writer не была своевременно синхронизирована актуальная версия experiment_ledger.md.

Решение:

После каждой итерации эксперимента перед началом работы Paper Writer сначала запустите /omp:plan, чтобы Conductor синхронизировал глобальное состояние. Так Paper Writer прочитает самые свежие результаты:

/omp:plan
# → Conductor показывает текущий статус tasks.json
# → подтвердите, что experiment-задача помечена как done
# → затем запускайте /omp:write

---

Q5: Удаленная синхронизация rsync не проходит, выводит permission denied

Причина: неверные права для SSH-ключа или удаленная папка не существует.

Шаги проверки:

# 1. Проверьте права локального SSH-ключа
chmod 600 ~/.ssh/id_rsa

# 2. Проверьте SSH-подключение (без пароля)
ssh -i ~/.ssh/id_rsa [email protected] "echo ok"

# 3. Убедитесь, что удаленная директория существует
ssh [email protected] "mkdir -p /home/researcher/omp-experiments"

# 4. Проверьте путь remote_workspace в compute-config.json

---

Q6: После делегирования Codex Conductor постоянно ждет сигнал CODEX_DONE

Причина: Codex после завершения не корректно записал данные в agent_handoff.md.

Решение:

1. Проверьте, нормально ли завершился запуск в терминале, где работал Codex
2. Вручную добавьте в конец .pipeline/memory/agent_handoff.md одну строку:

CODEX_DONE
result: [вставьте результат вывода Codex]

1. Затем продолжайте текущий рабочий процесс в Claude Code

---

Дополнительное чтение и направление развития

1. Расширение пользовательских навыков

Oh My Paper поддерживает добавление пользовательских навыков в локальную папку проекта skills/. Создайте файл в формате ниже:

---
name: my-custom-skill
description: Пользовательский анализ-процесс под конкретную предметную область
stage: survey  # Опционально: survey | ideation | experiment | write | review
---

# Заголовок навыка

## Шаги выполнения
1. Чтение контекстных файлов ...
2. Выполнение конкретных задач ...

После регистрации, когда вы запускаете команды вроде /omp:survey, Claude будет автоматически предлагать релевантные пользовательские навыки.

2. Продвинутая совместная работа нескольких Agent

Если вы ведете несколько исследовательских направлений параллельно, вы можете запускать /omp:setup в разных подпапках: у каждого подпроекта будут отдельные .pipeline/ и своя команда Agent. Роль Conductor отвечает за обзор и координацию между подпроектами.

3. Рабочий процесс совместной работы с Overleaf

Используя навык inno-rclone-to-overleaf, синхронизируйте локальную статью в Overleaf. После этого можно пригласить наставника, чтобы он делал комментарии прямо в Overleaf, а после завершения правок — синхронизировать изменения обратно на локальный компьютер. Весь процесс не требует ручной загрузки/выгрузки файлов.

4. Подключение других LLM backend

Сам Oh My Paper опирается только на Claude Code, но на этапе экспериментов можно настроить использование разных LLM для сравнения и оценки. В директории experiment/ создайте файл конфигурации модели:

# experiment/model_configs.py
llm_configs = {
    "claude-sonnet": {"provider": "anthropic", "model": "claude-3-5-sonnet"},
    "gpt-4o": {"provider": "openai", "model": "gpt-4o"},
    "gemini-pro": {"provider": "google", "model": "gemini-1.5-pro"},
}

Затем в коде эксперимента используйте эти конфигурации для поперечного сравнения.

5. Отслеживание актуальных исследовательских новостей

Используйте навык research-news, чтобы регулярно сканировать свежие публикации ArXiv, отбирая новые работы, которые соответствуют вашему направлению, и автоматически обновлять literature_bank.md. Его можно дополнить периодическими cron-задачами, чтобы обновлять библиотеку подбора каждую неделю.