Paperlib - Как я перестал терять научные статьи и полюбил open-source

Знакомая ситуация? Вы читаете десятки статей в месяц, а когда нужно найти конкретную работу — тратите часы на поиски. Конференционные материалы без DOI теряются в закладках, метаданные приходится вводить вручную, а Zotero с его архаичным интерфейсом только добавляет головной боли. Именно так начиналась история Paperlib — open-source решения, созданного аспирантом в компьютерных науках.

Почему Paperlib — не просто ещё один менеджер статей

Автор проекта, PhD-студент в области computer science, столкнулся с проблемой: конференционные работы (NeurIPS, ICLR и другие) часто не имеют стандартных идентификаторов вроде DOI, что делает автоматический сбор метаданных практически невозможным. Существующие решения либо плохо справлялись с этой задачей, либо перегружали пользователя ненужными функциями.

Paperlib родился как ответ на три ключевые потребности:

1. Точный сбор метаданных даже для сложных случаев
2. Минималистичный и современный интерфейс
3. Гибкость благодаря системе расширений

5 причин попробовать Paperlib прямо сейчас

1. Умный сбор метаданных

В отличие от конкурентов, Paperlib использует несколько скраперов одновременно, повышая шансы найти корректные метаданные. Вы можете:

• Добавлять собственные скраперы для специфичных источников
• Исправлять автоматически собранные данные в пару кликов
• Экспортировать библиографию в форматах BibTeX, APA и других

2. Интеграция с LLM

Одна из самых впечатляющих возможностей — интеграция с языковыми моделями:

// Пример расширения для автоматического тегирования
api.registerExtension({
  id: 'auto-tagging',
  activate: (context) => {
    context.registerHook('paper-added', async (paper) => {
      const tags = await askLLM(`Generate tags for paper: ${paper.title}`);
      paper.addTags(tags);
    });
  }
});

С помощью расширений вы можете:

• Автоматически генерировать аннотации статей
• Классифицировать работы по темам
• Вести семантический поиск (например, "статьи про трансформеры после 2022 года")

3. Гибкая организация библиотеки

• Три режима просмотра: список, таблица и карточки
• Умные фильтры по авторам, журналам, ключевым словам
• Ручная и автоматическая разметка (теги, флаги, рейтинги)
• Облачная синхронизация между устройствами

4. Полная интеграция с рабочим процессом

Больше не нужно переключаться между браузером и текстовым редактором:

• Плагин для быстрой вставки ссылок (работает даже в Word)
• RSS-ленты для отслеживания новых публикаций
• Автоматический поиск PDF по названию работы

5. Открытость и расширяемость

Paperlib — это не просто программа, а платформа. Разработчики могут:

• Создавать собственные расширения (TypeScript API)
• Модифицировать интерфейс под свои нужды
• Участвовать в развитии open-source проекта

Технические особенности

Проект написан на TypeScript с использованием:

• Electron для десктопных приложений
• React для интерфейса
• Плагинная архитектура с sandbox для расширений

Что особенно приятно — кроссплатформенность. Одна кодовая база работает на:

• Windows (даже с учётом проблем с сертификатами)
• macOS
• Linux

Кому особенно пригодится Paperlib?

1. Аспирантам и исследователям, работающим с множеством статей
2. Разработчикам в области ML/AI, где конференционные материалы — основной источник знаний
3. Научным руководителям, организующим литературу для студентов
4. Любителям open-source, ценящим кастомизацию

Как начать использовать

1. Скачайте версию для своей ОС на официальном сайте
2. Импортируйте существующую коллекцию (поддерживается Zotero, Mendeley)
3. Попробуйте базовые функции сбора метаданных
4. Постепенно осваивайте расширения (особенно LLM-интеграции)

Вердикт

Paperlib — редкий пример инструмента, который создавался "из боли" реального пользователя. Это не просто менеджер статей, а целая экосистема для работы с научной литературой. Если вы устали от громоздких коммерческих решений или ограничений Zotero — однозначно стоит попробовать.

Проект активно развивается, и самое время присоединиться к сообществу на Discord. Кто знает, может именно ваше расширение станет следующим must-have для исследователей?