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Scientific Agent Skills(科研智能体技能库)

新上架第 2 版 · 更新于
星标56.4k

概览

K-Dense 的开放科研技能库,为编程智能体提供 170 多个技能:生物、化学、医学、材料、数据分析、文献检索和科学写作。只装你需要的几个,装之前先看每个技能的许可证和依赖。

Scientific Agent Skills(科研智能体技能库) 是一款 GitHub 上的开源项目,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 2 版,最近更新于 。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取,以 zip 压缩包下载。

速览

用在
  • Claude Code、Codex、Cursor 和 Gemini CLI:通过 npx skills add 或 gh skill install 安装,两者都能让你挑选技能
  • 把 Cursor 和 Codex 当作一个插件来用:README 的插件方式,会装进所有技能
  • 扫描 ~/.agents/skills 的宿主,比如 OpenClaw、Pi 和 Hermes:用 README 里的克隆命令或 tap 命令
先运行
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills

平台

Cursor代码编辑器
Claude Code编程智能体
Codex编程智能体
Antigravity代码编辑器
Gemini CLI编程智能体
macOS操作系统

用在哪里里还有 2 个

关于

它是什么

Scientific Agent Skills 是 K-Dense 为编程智能体做的科研技能库,有 170 多个技能文件夹。每个技能教智能体用好一个软件包、一个数据库或完成一项工作。例如处理单细胞数据的 Scanpy、处理分子的 RDKit、覆盖 18 个学术 API 的文献查询,以及证据可追溯的论文起草。没有技能,智能体也能用任何 Python 包,这些技能补上整理好的说明、示例和检查。只装你需要的那些。

  1. 你挑几个技能装好
  2. 你或你的智能体安装每个技能列出的软件包
  3. 你用平常的话请智能体做一项科研工作
  4. 智能体读取对应的技能,按它的步骤执行
  5. 你对照来源核对结果

适合谁

借助 AI 智能体做计算科研、并希望它遵循本领域惯例的人。包括生物学家、化学家、数据分析师,以及任何撰写或审阅论文的人。它不能代替专业知识。它的临床类技能只用于科研和交给合格人员审阅的草稿,绝不用于诊断或治疗决策。

谁在用,怎么用
谁常用的技能例子
生物学家和生物信息学人员scanpy、pydeseq2、database-lookup一位研究人员对来源清楚的单细胞计数数据做质控、聚类和标记基因排序。
化学家和药物研发团队rdkit、datamol、diffdock一位化学家从 SMILES 解析分子,计算描述符和分子指纹,或者做子结构搜索。
作者和审稿人scientific-writing、literature-review、peer-review一位作者起草论文,每条论断都对应一个核实过的来源。一位审稿人为有权阅读的稿件准备审稿意见。
数据分析师statistical-analysis、scientific-visualization一位分析师选定检验方法,检查前提假设,报告效应量,并做出图表。

用在哪里

任何能读取 Agent Skills 的宿主程序。README 点名了 Cursor、Claude Code、Codex、Google Antigravity 和 Gemini CLI,支持的系统是 macOS、Linux,或带 WSL2 的 Windows。

  • Claude Code、Codex、Cursor 和 Gemini CLI:通过 npx skills add 或 gh skill install 安装,两者都能让你挑选技能
  • 把 Cursor 和 Codex 当作一个插件来用:README 的插件方式,会装进所有技能
  • 扫描 ~/.agents/skills 的宿主,比如 OpenClaw、Pi 和 Hermes:用 README 里的克隆命令或 tap 命令

如何设置

点“获取”会把一个 zip 压缩包存进你的下载文件夹,里面是 Mindket 写的安装说明,包含 README 点名的每个智能体的安装方式,以及关于 Python 和密钥的说明。

先准备好这些
需要说明
一个智能体Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Antigravity,或其他能读取 Agent Skills 的宿主
uvREADME 说安装技能依赖时必须用这个 Python 包管理器
Python仓库自己的工具要 3.13 或更新版本,每个技能各自写明适用的版本范围
系统macOS、Linux,或带 WSL2 的 Windows
安装器用 npx 需要 Node.js 22.20 或更新版本(出自 skills 安装器的 README),用 gh skill 需要 GitHub CLI 2.90.0 或更新版本
密钥取决于技能,很多技能不需要
  1. 先读安全建议。README 说技能可以运行代码、修改文件,所以只装你需要的。
  2. 安装你选好的技能。运行下面这行命令,它询问时选好技能和你的智能体。
  3. 安装每个技能的软件包。按它的 SKILL.md 操作,放在单独的环境里。安装技能文件并不会装这些包。
  4. 用平常的话交代工作。想确保用的是哪个技能,就在请求里写出它的名字。
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills

GitHub CLI 方式可以直接安装一个指定的技能。README 说这需要 GitHub CLI 2.90.0 或更新版本:

gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills scanpy

接下来是技能的软件包,用 uv 来装。Scanpy 自己的 SKILL.md 给出了这行命令,并要求 Python 3.12 或更新版本:

uv pip install "scanpy[leiden]"

uv 自己的文档说,uv pip install 默认需要一个虚拟环境。所以先在你的工作文件夹里用 uv venv 建一个,给 Scanpy 用的话加上 --python 3.12。这一步是 Mindket 的补充说明。

如何使用

把整项工作说清楚,智能体会挑出对得上的技能。README 的示例提示词开头都有一句话,请智能体尽量使用可用的技能。

先试试这些技能
技能你给它什么你得到什么
database-lookup要查的一项事实,写明来源数据库和筛选条件从它记录的 80 个数据库里挑合适的查询,结果附带接口、分页和来源信息
paper-lookup一个主题、DOI、PMID、arXiv 编号或作者论文、引用和开放获取链接,附带所用接口、参数和访问日期
literature-review一个综述问题检索记录、筛选计数,以及一份 Markdown 或 PDF 格式、引用经过核对的综述
scanpy来源清楚的单细胞计数数据质控、聚类、标记基因排序和图表
scientific-writing你手里的证据论文文字,每条论断都对应核实过的来源,并经过人工核对
statistical-analysis一个比较或一个假设检验方法的选择、前提检查、效应量,以及 APA 格式的报告

示例

你要为论文的背景部分找开放获取的碱基编辑论文,还希望以后能重复这次检索。

Use available skills you have access to whenever possible. Find open-access papers on CRISPR base editing for sickle cell disease since 2023, and give me each DOI with the database it came from.

Claude 读取 paper-lookup 技能,查询适合这个请求的数据库,给出标题和 DOI,并附上所用接口、参数和访问日期,方便你重复这次检索。

新手与专家

新手:技能就是一个装着指令的文件夹,你的请求和它对得上时,智能体就会读它。先从一个你平时手动做的工作开始,比如文献检索。先读它的 SKILL.md。里面写着这个技能会连接什么、需要装什么。其余的先别装。

专家:大多数 SKILL.md 的开头都有许可证、兼容性说明和版本号。README 说,带脚本的技能在 tests/<skill-name>/ 下有测试套件,并在 tests/skill-requirements.toml 里有一条依赖记录。想要可重复的安装,就固定一个发布版本,并且每个工作流用一个环境,因为不同技能固定的包版本可能冲突。下面是 README 里固定版本和更新的命令。把版本标签换成你要的那个:

gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --pin v2.71.0
gh skill update --all

有些技能,比如 database-lookup 和 paper-lookup,要求智能体把数据库返回的内容当作不可信数据。database-lookup 技能还要求智能体在检索超过 10,000 条记录或 100 次 API 调用之前先问你。

注意事项

这是一个很大的技能库,所以从小处着手。

  • 少装一些:README 说不要一次全部装上,因为很多技能是社区贡献的,K-Dense 的审查可能没那么仔细
  • 许可证各不相同:仓库本身是 MIT 许可证,但每个技能都有自己的许可证一行,README 说遵守这些条款是你自己的责任。有几个是非商业许可证(deepspot-m、what-if-oracle)、GPL(bioservices、cobrapy、etetoolkit)或专有许可(rowan),还有七个写着 Unknown 或根本没写
  • 软件包:安装技能文件不会安装它们运行所需的任何东西
  • 科研用途:README 把临床类技能定位为科研和草稿辅助,交给合格人员审阅,不用于诊断、治疗或入组资格判定
  • 密钥和网络:有些技能会调用网络服务,有些可以填一个可选的密钥,所以请读每个技能的兼容性说明
  • Windows:README 写的是 WSL2,不是普通的 Windows
  • 更新:README 给出了 gh skill update,安装器的文档给出了 npx skills update,README 没有给出卸载步骤
  • 作者:K-Dense Inc.,MIT 许可证。这是社区项目,并非 Anthropic 制作或背书

README 和文件

README
# Scientific Agent Skills:安装说明

这个工具包里是 Mindket 写的安装说明,不包含技能本身、它们的脚本或参考文件。这些要从 K-Dense 的仓库安装:https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills

许可证:MIT,Copyright (c) 2025 K-Dense Inc.(许可证文件里的原文)。全文见 https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/LICENSE.md

仓库自己的 README 还说明,每个技能在其 SKILL.md 的 license 一行里写有自己的许可证,可能和仓库的 MIT 许可证不同,还可能附带额外条款。Mindket 读了每个 SKILL.md 的前 40 行:大多数写的是 MIT、BSD 或 Apache,少数写的是别的,比如非商业许可证(deepspot-m 用 PolyForm Noncommercial,what-if-oracle 用 CC BY-NC-SA 4.0)、GPL(bioservices、cobrapy、etetoolkit)或专有服务(rowan)。有三个写着 Unknown,四个根本没有 license 一行。你装的每个技能,都请读一读它的 license 一行。这个工具包不包含任何技能,所以不涉及它们的条款。

Scientific Agent Skills 是 K-Dense 的社区项目,并非 Anthropic 制作或背书。

这些说明的来源:README(https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/README.md),仓库的 plugin.json 和 SECURITY.md,以及这些说明里提到的技能的 SKILL.md,位于 https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills 下。GitHub CLI 的命令说明出自 GitHub 关于 gh skill install 和 gh skill update 的手册(https://cli.github.com/manual/gh_skill_install)。Claude Code 从哪里加载技能,出自 Claude Code 自己的技能页面(https://code.claude.com/docs/en/skills)。所有命令都由 Mindket 照抄,一条也没有运行过。

## 它是什么

一个给编程智能体用的科研技能库:skills/ 下有 170 多个文件夹,每个都有一个 SKILL.md,很多还带参考文件、脚本和模板。README 按领域分组:生物信息学、药物研发、蛋白质组学、临床研究工作流、显微成像和医学影像、神经科学、机器学习、材料、工程、地理空间分析、实验室自动化、科学写作和审稿,以及覆盖 80 个来源的数据库查询。

README 说,智能体自己就能用任何 Python 包。技能为某个软件包、数据库或工作补上整理好的说明、示例和检查,让智能体从写好的指引出发。README 还说,社区贡献的技能可能没有 K-Dense 自己的审查得那么仔细。

## 谁做什么

- 你:只装你需要的技能,确保每个技能的 Python 包装在各自的环境里(你自己装,或者由智能体照着 SKILL.md 里的安装命令装),提供技能要的 API 密钥,并核对智能体的产出。
- 安装器,npx skills 或 gh skill:把技能文件夹放到你的智能体读取的位置。npx skills 可以把它们链接到同一份正本,也可以复制。它不会安装技能运行所需的东西。
- 智能体(Claude、Codex 或其他):你的请求和某个技能对得上时读取它,然后运行技能里写的命令和脚本。技能里的祈使句都是写给智能体的。
- 技能的脚本:在你的电脑上运行,有些会调用网络服务。README 说技能可以运行代码、安装软件包、发起网络请求和修改文件。

## 工具包里的文件

- setup/choose-skills.md:README 的安全建议,怎么列出并挑选几个技能,以及怎么读每个技能的许可证和依赖
- setup/claude-code.md:Claude Code 的 npx 和 gh skill 安装方式
- setup/codex.md:Codex 的同样两种方式,以及 README 的插件命令
- setup/cursor.md:Cursor 的同样两种方式,以及 README 的插件符号链接方式
- setup/other-agents.md:Gemini CLI、Antigravity,以及扫描 ~/.agents/skills 的智能体,附 README 的克隆命令
- setup/python-and-keys.md:uv、单独的环境、README 列出的系统,以及 API 密钥的例子

## 先准备好这些

- 一个能读取 Agent Skills 的智能体。README 点名了 Cursor、Claude Code、Codex、Google Antigravity、Gemini CLI 和 Claude Cowork。
- uv,一个 Python 包管理器。README 说安装技能依赖时必须用它。
- Python。README 要求仓库自己的工具用 3.13 或更新版本,每个技能各自写明适用的版本范围。
- macOS、Linux,或带 WSL2 的 Windows。这是 README 列出的系统。
- npx 方式需要 Node.js(skills 安装器的 README 要求 22.20 或更新版本),gh skill 方式需要 2.90.0 或更新版本的 GitHub CLI。
- 每个技能说它需要的东西。有些技能不需要密钥,有些可以填一个可选的密钥,有些需要某个服务的账号。

## 装到哪里

- npx skills add:技能文件夹放在智能体自己的技能文件夹里,可以是项目里,也可以是全局。
- gh skill install:同上,并在每个 SKILL.md 的开头加一段来源说明,gh skill update 靠它找到更新。
- 插件方式,用于 Cursor 和 Codex:整个仓库作为一个插件,所有技能都在 skills/ 下。
- Python 包、系统工具和密钥:哪里都不会装。每个技能的 SKILL.md 写着它需要什么,安装技能文件不会装其中任何一样。

## 你的数据

技能文件是文本和脚本。技能做什么取决于技能本身:有些只处理你电脑上的文件,有些会调用公共数据库或服务,比如 PubMed、ClinVar 或 OpenRouter。README 自己的建议是先读每个 SKILL.md,因为里面写着技能会连接哪些外部服务。你交给智能体的内容,会像其他工作一样发给你的智能体服务商。

## 更新和卸载

gh skill update(及其 --all 选项)见 setup/claude-code.md。npx skills update 和 npx skills remove 出自 skills 安装器的 README(https://github.com/vercel-labs/skills)。作者的 README 没有给出卸载步骤。Claude Code 的技能页面说,删除个人或项目技能的文件夹就能卸载它。
文件
README.md  6 KB
setup/choose-skills.md  5 KB
setup/claude-code.md  4 KB
setup/codex.md  2 KB
setup/cursor.md  2 KB
setup/other-agents.md  3 KB
setup/python-and-keys.md  4 KB

7 个文件,共 27 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 2 版 · 2026-11-09

    Updated by Mindket to the current version of this kit.

  • 第 1 版 · 2026-11-07

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

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