把任意 AI Agent 变成 AI 科学家——163 个验证过的科研技能 + 100+ 科学数据库
更新于 2026-08-30（首录 2026-07-07，本次为重写分析）· 数据来源：GitHub API（采集于 2026-08-30）
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面向开放 Agent Skills 标准的最大科研技能库：163 个开箱即用的验证技能（SKILL.md + 代码示例 + 测试套件），覆盖生物信息、药物发现、蛋白质组学、临床研究、材料、地理空间等 20 个领域，统一接通 100+ 科学数据库（PubChem/ChEMBL/UniProt/ClinicalTrials.gov…）。Cursor / Claude Code / Codex / Gemini CLI 通用。适合科研工作者、生信/化学信息工程师和实验室数字化团队。
3.6k forks · 仅 15 open issues（10 个月 38k stars 的仓库，issue 纪律罕见）· 宣称 19 万科学家使用 · 前身 Claude Scientific Skills（仅 Claude）→ 改名并拥抱开放标准 · 出品方 K-Dense Inc.（商业支持可选）
ChEMBL 怎么查、COSMIC 返回什么字段、Scanpy 哪个版本改了 API——每个科学库/数据库的文档考古要几小时，Agent 自己猜则错漏频出。技能 = 预写好并验证过的工作流说明书。
真实科研是管线不是单步：查库 → 结构分析 → 对接 → 文献交叉 → 突变注释。技能把每步的可靠做法固化，Agent 用一条 prompt 串起整条管线。
README 直答：Agent 本来就能用任何包——技能提供的是策划过的文档 + 示例 + 安全边界，让同样的事做得「显著更强、更可靠」。技能是增益不是许可。
| 层 | 数量 | 内容 |
|---|---|---|
| 数据库访问 | 100+ 库 | 统一 database-lookup 技能确定性访问 78 个公共库（PubChem · ChEMBL · UniProt · COSMIC · ClinicalTrials.gov · FRED · USPTO…）+ 专属技能（DepMap / Imaging Data Commons / PrimeKG…）+ 多库包（BioServices ~40 服务、BioPython 39 个 NCBI 子库、gget 20+ 基因组库） |
| Python 包优化技能 | 70+ | 版本感知的工作流：RDKit · Scanpy · PyTorch Lightning · scikit-learn · PyTDC · pydicom · QuTiP · GeoPandas · pymatgen · Qiskit · OpenMM/MDAnalysis… |
| 平台集成 | 9 | Benchling · DNAnexus · LatchBio · OMERO · Protocols.io · Ginkgo Cloud Lab · LabArchives · Opentrons（移液机器人） |
| 分析与传播 | 30+ | 文献综述 · 证据可溯源写作 · Paperclip（全文论文 + FDA/PMDA/EMA 申报文件 + 试验注册库，行级锚定引用）· 无宏 PPTX 海报 · Mermaid 图 |
| 研究与临床工具 | 10+ | 证据有界假设生成 · 基金申请 · PK/PD 建模与剂量选择（NCA/群体 PK/生物等效/首次人体剂量）· ISO 标准就绪证据 · ICH Q2(R2)/Q14 方法验证 · Autoskill（从工作流反推新技能） |
序列分析 · 单细胞 RNA-seq · 基因调控网络 · 变异注释 · 系统发育 · RNA velocity · 微生物组基础模型
分子性质预测 · 虚拟筛选 · ADMET · 分子对接 · 先导优化 · 靶点结合
LC-MS/MS 处理 · 肽段鉴定 · 谱图匹配 · 蛋白定量
临床试验 · 药物基因组学 · 变异证据审查 · PK/PD · 聚合决策支持研究
隐私感知 DICOM · 全切片图像分析 · 计算病理 · 放射科数据流
EHR 建模 · 生理信号分析 · 回顾性验证——明确不做患者级诊断/治疗/告警
晶体结构 · 相图 · 计算化学 · 天文数据分析 · 宇宙学计算 · 符号数学
卫星影像 · GIS · 空间统计 · 地形分析 · 地球观测 ML
科学写作 · 保密同行评审 · 研究方法学 · 实验室自动化 · 工程仿真 · ML · 多组学 · 蛋白质工程 · 3Rs 动物福利 · ISO/ICH 监管证据 · Agent 平台
scripts/ 的技能必须配 tests/——CI 直接拒绝没有测试的新工具技能 PR--help 行为——每个 PR 全量跑临床类技能明确声明「研究用途，不做患者级诊断/治疗/告警/部署决策」；动物福利技能标注「辅助严重度评估，永非决策规则」；监管类标注「为有资质审查者准备证据草稿，绝不替代认证/放行决定」。边界声明是技能内容的一部分——这在科学工具里是稀缺的自觉。
npx skills add 走 ~/.agents/skills/ 约定，支持项目级隔离安装codex plugins install，一份内容两种装载--pin v2.65.0 或 commit SHA——科研可复现性从安装开始；并记录来源元数据（供应链完整性）# README 官方示例：EGFR 抑制剂候选优先级排序（肺癌临床前研究） Use available skills you have access to whenever possible. 1. Query ChEMBL for EGFR inhibitors (IC50 < 50nM) # 数据库查询 2. Analyze structure-activity relationships with RDKit # 化学信息 3. Generate improved analogs with datamol # 分子生成 4. Virtual screening with DiffDock against AlphaFold EGFR structure # 分子对接 5. Search PubMed for resistance mechanisms # 文献交叉 6. Check COSMIC for mutation data # 突变注释 7. Prioritize candidates with ADMET + synthesis-feasibility scoring # 成药性
六个数据库 + 四个科学包 + 一条决策逻辑，一条 prompt 完成——每步背后是一个经过测试的技能，而不是 Agent 的即兴发挥。YouTube 有完整教程：从「复现一篇 Nature Medicine 论文」到「写实验协议并做预算」。
官方安全建议第一条就是「不要一次装全部」。Playground 做成决策器：输入你的研究领域与任务类型，规则引擎推荐最小技能子集——标注每个的联网/API key 需求与数据流向，帮你把「163 选 N」变成三分钟决策。
纯前端实现，零网络依赖 · 领域映射与需求标注规则经真值表对拍验证
「Agent Skills 开放标准」正在成为 Agent 生态的 npm 时刻，而本库是标准生态里最重的内容资产：10 个月 38k stars、周更纪律、测试与安全双契约、双标准卡位（Skills + Plugins）。科学领域工作流显性化是长期趋势——技能库就是这条趋势的载体。天花板在于：科学正确性无法靠技能保证、维护半径随规模膨胀、公司主导的生态治理结构尚待社区化验证。