Scientific Agent Skills 科研智能体技能库

项目概览

Scientific Agent Skills 由 K-Dense 团队维护，是一套面向 AI Agent 的科研技能库。它把科研中常见的包、数据源与工作流整理成结构化的「技能」，让通用 AI 助手在专业场景下表现得更稳定、更符合学科规范。

项目遵循开放的 Agent Skills 标准，可运行在 Cursor、Claude Code、Codex、Google Antigravity 等兼容宿主上，同时也以 Agent Plugins 形式打包，支持作为单个插件加载。

核心数据

• 技能数量：177 个经校验的技能
• 数据库接入：100+ 科学数据库
• 覆盖领域：生物、化学、医学、物理、工程、地球科学、数据分析与科学传播
• 许可协议：MIT

覆盖的科研方向

• 生物信息与基因组：序列分析、单细胞 RNA-seq、CRISPR 筛选、引物设计、变异注释、系统发育
• 化学信息学与药物发现：分子性质预测、虚拟筛选、ADMET 分析、分子对接、先导优化
• 蛋白质组与质谱：LC-MS/MS 处理、肽段鉴定、谱图匹配、蛋白定量
• 临床研究与循证工作流：临床试验、药物基因组学、变异证据审阅、药代/药效建模
• 医学影像与数字病理：定量荧光显微、DICOM 处理、全切片图像分析
• 神经科学与电生理：BIDS 数据集、NWB 转换、胞外记录
• 机器学习与 AI：深度学习、强化学习、时间序列、模型可解释性
• 材料、物理与天文：晶体结构分析、CALPHAD 相平衡、天文数据分析、符号数学
• 工程与仿真：电池循环模型、化学动力学、流体力学、离散事件仿真
• 数据分析与可视化：统计分析、网络分析、出版级图表、大规模数据处理

使用方式示意

技能以目录形式组织，宿主 Agent 按需加载对应技能说明与示例。典型流程是：

1. 在支持的 Agent 宿主中引入本技能库（或作为插件加载）
2. 用自然语言描述科研任务，例如「对这批单细胞数据做聚类并出图」
3. Agent 匹配到相应技能，按其文档与校验步骤执行

skills/
  bioinformatics/
  cheminformatics/
  proteomics/
  clinical-research/
  ...

具体安装与接入命令请以仓库 README 与官方文档为准，不同宿主的配置方式存在差异。

配套项目

K-Dense 还提供开源的桌面端 AI 科研助手 K-Dense BYOK，支持自带 API Key、40+ 模型选择，并可直接调用本仓库的全部技能，数据保留在本地，也可按需扩展到云端算力。

适用建议

如果你希望让 AI 助手在生信、化学、临床或材料等专业场景中更可靠地工作，这个技能库值得作为起点。建议先浏览技能目录，挑选与自身研究方向匹配的部分，再结合具体数据验证输出结果。