一套开箱即用的智能体技能集，适用于研究、科学、工程、分析、金融与写作领域。
Claude Scientific Skills 是一个包含超过148个即用型技能的开源工具集，专为支持开放智能体技能标准的AI助手设计。该项目能将普通的AI编程助手（如Cursor、Claude Code）快速转变为强大的跨学科研究助理。其核心价值在于为生物信息学、化学信息学、临床研究、金融分析等多个科学与工程领域，提供了预先封装和文档化的专业工作流。 这些技能让AI助手能够直接调用复杂的科学计算库、专业数据库和分析工具，执行从基因组序列分析、药物虚拟筛选到临床数据解读和金融市场研究等一系列多步骤任务。通过提供结构化的技能定义和实例，该项目显著降低了使用AI进行专业科学研究的门槛，提升了分析的可靠性和效率，使研究人员和开发者能更专注于科学问题本身，而非工具配置。
💡 应用场景
最适合需要跨多个专业科学工具和数据库执行复杂分析流程的研究人员和工程师。
药物发现虚拟筛选
问题：药物研发人员需要从海量化合物库中快速筛选出有潜力的候选药物分子，但手动分析分子性质耗时且容易遗漏关键信息。
方案：使用项目的cheminformatics技能，让AI代理自动执行分子对接、ADMET性质预测和虚拟筛选，快速识别有潜力的候选分子。
示例：输入化合物SMILES列表，AI代理自动计算分子描述符、预测毒性、进行分子对接打分，输出排名前10的候选药物及其详细分析报告。
基因组变异分析
问题：生物信息学研究人员需要分析患者基因组测序数据中的变异，但手动注释变异功能、致病性和临床意义非常繁琐。
方案：利用bioinformatics技能，让AI代理自动完成变异注释、功能预测和临床相关性分析，生成全面的变异解读报告。
示例：上传VCF文件，AI代理自动调用ANNOVAR、VEP等工具进行变异注释，结合ClinVar、gnomAD数据库评估致病性，输出临床可用的变异解读。
临床研究数据分析
问题：临床研究人员需要从电子健康记录（EHR）中提取和分析患者数据，但数据清洗、特征工程和统计分析流程复杂。
方案：使用clinical research技能，AI代理可以自动处理EHR数据、执行生存分析、构建临床预测模型，并生成统计报告。
示例：输入结构化EHR数据，AI代理自动进行数据清洗、特征选择，构建Cox比例风险模型，输出风险因素分析和生存曲线图。
质谱数据处理
问题：蛋白质组学研究人员需要处理LC-MS/MS质谱数据，但肽段鉴定、蛋白质定量和差异分析需要多个专业工具串联使用。
方案：通过proteomics技能，AI代理可以自动化质谱数据处理流程，从原始数据到差异表达蛋白的完整分析。
示例：上传RAW质谱文件，AI代理自动调用MaxQuant进行肽段鉴定和定量，执行统计检验识别差异表达蛋白，生成火山图和富集分析结果。
📊 项目信息
- 语言
- Python
- Stars
- ⭐ 11,886
- Forks
- 1,309
- 今日新增
- +798
- 排名
- #2
- 收录
- 总榜
- 趋势日期
- 2026年3月3日
- 最后推送
- 2026/3/3
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