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scientific-agent-skills

作者 K-Dense-AI · K-Dense-AI/scientific-agent-skills

133 項領域專家技能,涵蓋生物資訊學、藥物探索、臨床資料、機器學習與科學寫作——讓 Claude 成為真正可信賴的研究協作夥伴。

一套專為科學工作流程設計的 Agent 技能函式庫。每個子技能(BioPython、RDKit、Scanpy、DeepChem、PyMC、PubMed 查詢等)皆附帶自己的 SKILL.md,內含使用模式與參考資料。安裝此套件後,Claude 不再猜測生物資訊學 API,而是遵循該領域的實際慣例、工具名稱與資料格式。

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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "scientific-agent-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills",
        "~/.claude/skills/scientific-agent-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "scientific-agent-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills",
        "~/.claude/skills/scientific-agent-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "scientific-agent-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills",
        "~/.claude/skills/scientific-agent-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "scientific-agent-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills",
        "~/.claude/skills/scientific-agent-skills"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "scientific-agent-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills",
        "~/.claude/skills/scientific-agent-skills"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "scientific-agent-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills",
          "~/.claude/skills/scientific-agent-skills"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add scientific-agent-skill -- git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills ~/.claude/skills/scientific-agent-skills

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: scientific-agent-skills

使用 Scanpy 執行單細胞 RNA-seq 分析

👤 計算生物學家與生物資訊學博士後研究員 ⏱ ~30 min intermediate

何時使用: 當你有一個 .h5ad 檔案,想要進行品質控制、分群與 UMAP 視覺化,而不必重新翻閱 Scanpy 文件時。

前置條件
  • 在環境中安裝 Scanpy — pip install scanpy
  • 一份 .h5ad 資料集 — 從公開儲存庫下載或使用自己的資料
步驟
  1. 告訴 Claude 資料內容與分析目標
    I have pbmc3k.h5ad. Use the scanpy skill to do QC, normalization, clustering, and a UMAP. Explain each step.✓ 已複製
    → Claude 以合理的預設參數,按正確順序呼叫對應的 Scanpy 函式
  2. 調整參數並迭代
    Re-do clustering with resolution 0.8 and show how cluster labels changed.✓ 已複製
    → 僅調整參數,不重新規劃整個流程

結果: 產出可重現的 Notebook 與圖表,使用符合 Scanpy 慣例的寫法——不出現幻覺函式名稱。

注意事項
  • Claude 給出忽略領域慣例的通用機器學習建議 — 明確點名技能:「use the scanpy skill」
搭配使用: filesystem

從 PubMed + arXiv 建立結構化文獻回顧

👤 博士生、研究科學家 ⏱ ~45 min intermediate

何時使用: 當你需要某主題 30 篇以上的論文(含摘要與引用元資料),而不只是 Google 搜尋到的標題時。

步驟
  1. 指定搜尋範圍
    Use the paper-lookup skill. Find all PubMed and bioRxiv papers on GLP-1 agonists for Alzheimer's in the last 3 years.✓ 已複製
    → Claude 以正確的查詢語法呼叫對應的 API
  2. 依主題分群
    Cluster by hypothesis (neuroinflammation, vascular, direct neuronal) and give me the top 3 papers per cluster.✓ 已複製
    → 依主題分群,並附上可引用的元資料

結果: 產出含有真實 DOI 的可查閱文獻地圖,而非捏造的引用資料。

注意事項
  • 未使用技能時 Claude 會幻覺出論文標題 — 務必驗證 DOI——讓 Claude 實際抓取一筆記錄以確認其真實性
搭配使用: fetch

使用 DiffDock 將小分子對接至目標蛋白質

👤 藥物化學家、藥物探索研究員 ⏱ ~20 min advanced

何時使用: 當你有一個 SMILES 字串與一個 PDB 目標蛋白質,想要快速進行初步姿態預測時。

前置條件
  • DiffDock 執行環境 — 依照 DiffDock 技能的環境設定步驟操作
步驟
  1. 提供配體與受體資訊
    Using the diffdock skill, dock SMILES 'CC(=O)OC1=CC=CC=C1C(=O)O' into PDB 1ABC. Give me the top 5 poses with scores.✓ 已複製
    → Claude 以正確的旗標執行對應的 DiffDock 指令
  2. 視覺化結果
    Generate a PyMOL script to render the top pose.✓ 已複製
    → 產出可執行的 .pml 檔案

結果: 產出姿態預測結果,可直接輸入後續的自由能計算流程。

注意事項
  • Claude 發明 DiffDock 中不存在的旗標 — 技能的參考資料夾內有真實的 CLI 說明——要求 Claude 參照該文件
搭配使用: filesystem

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

scientific-agent-skill + filesystem

技能產出 Notebook 與圖表;filesystem MCP 負責儲存並整理輸出結果

Save the Scanpy UMAP to results/figures/ and write a README for the experiment.✓ 已複製
scientific-agent-skill + arxiv

將 paper-lookup 技能與 arxiv MCP 搭配使用,以獲得更豐富的引用關係圖

Find arXiv papers citing the one I just read, grouped by which section they cite.✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
Bioinformatics (BioPython, Scanpy, pysam, gget, scVelo) sequence / count matrix / BAM file 序列、基因體學或單細胞工作流程 0 — local compute
Cheminformatics (RDKit, Datamol, DeepChem, DiffDock, OpenMM) SMILES / PDB / MOL2 小分子、蛋白質結構或分子動力學問題 0
Clinical databases (ClinVar, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FDA) gene / variant / trial ID 查詢臨床證據或試驗狀態 0 — public APIs
Paper lookup (PubMed, bioRxiv, arXiv) query string, date range 需要真實引用資料的文獻搜尋 0
ML training (PyTorch Lightning, Transformers, PyMC, TimesFM) dataset + config 以符合框架慣例的方式建立模型 0

成本與限制

運行它的成本

API 配額
公開資料庫(NCBI、PubMed)有各自的禮貌使用限制——通常為每秒 3 次請求
每次呼叫 Token 數
SKILL.md 參考內容相當龐大;每觸及一個領域預計載入 2-5k tokens
費用
免費——技能皆為本地端檔案;僅需負擔自行執行的運算費用
提示
每次 prompt 只聚焦在單一領域,避免 Claude 同時載入所有 SKILL.md。

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: 技能本身不包含任何憑證;NCBI/PubMed 若在環境變數中設定 email,可獲得更好的速率限制待遇
資料出站: 僅傳送至你所選擇查詢的公開科學 API

故障排查

常見錯誤與修復

Claude uses wrong function name from a skill's library

要求其重新讀取技能的參考資料夾;SKILL.md 的前置設定應會自動載入相關內容。

驗證: ls ~/.claude/skills/scientific-agent-skills/<skill>/references/
API rate limit hit on NCBI

將 email 加入 NCBI_EMAIL 環境變數,並將並發請求數限制在每秒 3 次。

Skill not invoked on a relevant prompt

明確指定函式庫名稱(例如「use the rdkit skill」)——在 133 項技能中自動觸發的準確度有限。

替代方案

scientific-agent-skills 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
ai-research-skill (Orchestra-Research)當你需要的是機器學習研究基礎設施(訓練、分散式運算、推論),而非濕實驗室或臨床領域時機器學習系統支援更完整,但生物學與化學的領域深度較不足
biomcp當你需要的是 MCP 伺服器(即時工具呼叫),而非 prompt 套件技能時MCP 負責實際執行呼叫;技能則是教 Claude 撰寫正確的程式碼

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資源

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