haibarazz/awesome-codex-research
О проекте
Набор переиспользуемых Skill и Codex Plugin для исследовательского рабочего процесса: поиск литературы, написание и правка статей, разбор рецензий, планирование ML-экспериментов и управление удалёнными GPU через MCP. Ориентирован на исследователей, использующих Codex для организации и воспроизводимости научной работы.
Чем пригодится
- Установить skill academic-paper-polisher и отредактировать английский раздел статьи, не меняя смысл утверждений
- Разобрать рецензию на атомарные замечания и собрать LaTeX-каркас ответа через review-comment-decomposer
- Подключить plugin autodl-remote и запускать эксперименты на удалённой GPU-машине через MCP
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 80.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 2 дня, а у него уже 100 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #188.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 100
- Сегодня
- 0 · к вечеру ≈ 80
- Форков
- 3
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 2
- Язык
- Python
- Создан
- 21 сентября 2026
- Последний коммит
- 22 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 23 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #188
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/haibarazz/awesome-codex-research)Похожие по описанию
-
4,5
Michael-Jiahao-Zhang/game-the-llm-reviewer
Набор инструкций (skill) для LLM-агентов, который делает финальную правку научной статьи, подбирая формулировки, которые, по данным исследований, нравятся LLM-ревьюерам, не меняя смысл.
-
1,3
aipoch/open-science
Локальное десктопное приложение для научных исследований с AI-агентами: запускает Python/R, подключает научные источники данных и сохраняет происхождение артефактов для воспроизводимости.