Scientific Agent Skills Skill：把任意AI Agent变成AI Scientist的158个科研技能库

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-01 1792 阅读

把任意 AI Agent 变成”AI Scientist”。K-Dense 出品的 Scientific Agent Skills 库收录 158 个可独立安装的科学计算 Skill，对接 PubChem、ChEMBL、UniProt、COSMIC、ClinicalTrials.gov 等 78+ 公开数据库，覆盖基因/蛋白组学、药物发现、临床研究、机器学习、材料科学等 16 个科研领域，支持 Claude Code、Cursor、Codex、Google Antigravity 等所有遵循 Agent Skills 开放标准的 Agent 平台。今天刚更新至 v2.62.0，被全球 170,000+ 科研人员使用。

功能与原则

Scientific Agent Skills 的核心思路是把科学家的工作流固化成可复用的 Skill 包，而非让 AI 自己去啃文档。每个 SKILL.md 内含版本信息、调用示例、最佳实践边界和参考链接，Agent 遇到对应任务时直接激活，而非每次重新摸索。

设计原则：
– 确定性优先：优先调用有明确返回格式的数据库查询（78+），而非纯 LLM 推理
– 工具链集成：显式封装 RDKit、Scanpy、PyTorch Lightning、pydicom 等科学计算包的规范用法
– 合规边界：临床/ regulatory 类 Skill 明确标注”仅供研究、不可直接用于患者诊疗或监管申报”
– 可测试：每个含 scripts/ 的 Skill 在 CI 中有对应的 tests/ 测试套件

认可度

  • GitHub Star：截至 2026-08-01 约 32,277（历史最高日增数千，本周持续攀升）
  • Forks：3,201
  • 最近推送：2026-07-31（v2.62.0，活跃维护中）
  • 创建时间：2025-10-19
  • 用户规模：自称全球 170,000+ 科研人员使用
  • 平台收录：agentskills.io 标准库、CocoLoop、Smithery 等主流 Skill 市场均有收录
  • 版本：v2.62.0（语义化版本，持续迭代）

链接

GitHub：https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills

原作者

K-Dense（K-Dense Inc.）— 专注 AI + 科学计算基础设施的商业公司，同时运营 k-dense.ai 官网和配套的 K-Dense BYOK（桌面端开源 AI 协作者，可本地运行，支持 40+ 模型）。

介绍

Scientific Agent Skills 脱胎于一个朴素需求：AI Agent 虽然能用任意 Python 包，但在生物信息学、药物研发、临床数据分析等专业领域，缺乏结构化的启动知识——Agent 不知道该调哪个函数、参数怎么填、边界在哪里。这个 Skill 库就是来解决这个问题的。

Skill 分为四大类：

100+ 科学数据库查询 Skill：通过统一的 database-lookup Skill 对接 PubChem（化学分子）、ChEMBL（药物靶点）、UniProt（蛋白序列）、COSMIC（癌症突变）、ClinicalTrials.gov（临床试验）、FRED（经济数据）等 78 个公开数据库，返回结构化 Provenance 数据，而非让 Agent 自己去构造 API 调用。

70+ Python 包规范 Skill：RDKit（分子计算）、Scanpy（单细胞 RNA-seq）、PyTDC（药物发现）、pydicom（医学影像）、NeuroKit2（生物信号）、OpenMM/MDAnalysis（分子动力学）等热门包的版本化使用指南，包含常用函数签名和避坑提示。

30+ 科研分析与沟通 Skill：文献检索（Paperclip、Exa Search）、证据溯源写作、匿名同行评审、宏隔离 PPTX 海报生成、Mermaid 图表、引用管理、科研绘图等。

10+ 研究与临床工具 Skill：假设生成（Evidence-bounded）、PK/PD 建模与仿真（NCA、群体药代、暴露-反应）、ISO 标准合规证据准备（ISO 13485/14971/17025/15189）、分析方法的验证与转移（ICH Q2/USP/CLSI EP）等。

特点

  • 158 个独立 Skill，覆盖 16 个科学领域，开箱即用
  • 78+ 公开数据库统一接入，无需自建 API 链路
  • MIT 许可证，可免费商用，无供应商锁定
  • 开放标准：遵循 agentskills.io 开放规范，兼容所有主流 Agent 平台
  • CI 测试覆盖：含 scripts/ 的 Skill 均有测试套件，PR 必须通过结构化校验
  • 支持版本锁定：可 pin 到特定 release tag 或 commit SHA，保证复现性
  • K-Dense BYOK 配套：本地桌面 AI 协作者，API Key 自带，所有数据留在本地

使用方法

安装（npx，适用于 Claude Code / Codex / Cursor / Gemini CLI 等）：

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills

安装（GitHub CLI，v2.90.0+）：

# 全量安装
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills

# 安装特定 Skill
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills scanpy

# 指定目标 Agent
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --agent claude-code

版本锁定：

gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --pin v2.62.0

手动安装（其他 Agent 平台）：

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git ~/.agents/skills/scientific-agent-skills

安装后，Agent 在处理科学计算任务时会自动识别相关 Skill 并激活，无需额外配置。

使用场景与人群

适用场景：

  • 药物靶点发现与虚拟筛选（RDKit + ChEMBL + PubChem）
  • 单细胞 RNA-seq 数据分析（Scanpy + BioPython）
  • 临床 PK/PD 建模与首次人体剂量估算
  • 癌症基因组突变注释与通路分析（COSMIC + DepMap）
  • 科学文献检索与证据溯源写作
  • 医学影像（DICOM）处理与全切片病理分析
  • 分子对接与 ADMET 预测
  • ISO 实验室标准合规文档准备

目标用户：

生物信息学家、药物化学家、临床药理学家、医学影像研究员、数据科学家、AI for Science 开发者、科研机构数据工程师。

输入与输出案例

案例 1：药物靶点查询

输入：查询 ChEMBL 中 CDK2 靶点（human）的已批准药物，列出分子名称和 IC50 数据。

Agent 自动激活 database-lookup + chembl Skill，调用 ChEMBL REST API，结构化返回：

药物名称 分子结构 IC50 (nM) 文献
Dinaciclib CDK2 inhibitor 3.0 ChEMBL ID: CHEMBLxxxx

Agent 自动补充 PubChem 链接和下一步虚拟筛选建议。

案例 2：单细胞 RNA-seq 分析

输入：对 10x Genomics 输出的 matrix.mtx 做降维聚类，识别 T 细胞亚群。

Agent 激活 scanpy Skill，按 SKILL.md 指导依次执行：sc.read_10x_mtx() → sc.pp.normalize_total() → sc.pp.log1p() → sc.pp.highly_variable_genes() → sc.pp.pca() → sc.pp.neighbors() → sc.tl.umap() → sc.tl.leiden()，自动出图并标注亚群标记基因。

GitHub: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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