
de research-hub15
Gérez vos flux de recherche Zotero, Obsidian et NotebookLM via CLI, MCP et tableau de bord pour collecter, organiser et produire des revues de littérature et des synthèses IA.
Research Hub fournit un espace de travail de recherche piloté par IA qui connecte Zotero, Obsidian et NotebookLM (individuellement ou ensemble). Il automatise les flux de travail courants des chercheurs — découverte, ingestion, clustering, génération de notes et téléchargements vers NotebookLM — et expose des commandes CLI et serveur MCP pour l'intégration dans des hôtes d'agents et des tableaux de bord. Les tâches types incluent la réalisation de revues de littérature complètes, l'importation de fichiers locaux, la génération de synthèses IA et la mise à disposition d'un tableau de bord pour une gestion interactive.
Utilisez Research Hub lorsque vous devez automatiser des tâches de recherche académique ou de gestion des connaissances : rassembler et organiser des articles, compléter les métadonnées dans Zotero, créer des notes Obsidian, regrouper des documents sources, produire des synthèses générées par IA ou télécharger des bundles vers NotebookLM. Il est adapté aux chercheurs, aux data scientists et aux équipes souhaitant des pipelines de recherche reproductibles accessibles via CLI ou un hôte MCP.
research-hub dashboard, research-hub setup, research-hub auto, research-hub serve, research-hub doctor).doctor en premier, utiliser --no-nlm pour les tests de fumée).Compatible avec les agents orientés CLI et les hôtes MCP ; intégrations notées pour Claude Code, Cursor, Codex et Gemini.
Research Hub is a research workflow orchestration skill combining Zotero, Obsidian, and NotebookLM. The SKILL.md is well-structured with clear workflow selection and operating rules. All 7 runnable scripts failed: Python scripts depend on the `research_hub` package which isn't available standalone, shell scripts need a git repo, and the .bat file is Windows-only. The code itself is high quality — well-documented, proper error handling, rate limiting — but requires the full project installed to function.
research_hubpytestyamljsonschemaWell-crafted research tool with thorough Python code (backfill_zotero.py is ~600 lines with rate limiting, backup, dry-run). Shell scripts follow best practices (set -euo pipefail, backup before overwrite). No security concerns. Main limitation: scripts are tightly coupled to the research_hub package and can't be audited independently. The .bat file leaks a local username/path but that's low severity.