InternScience/Awesome-Scientific-Skills

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트를 위한 수천 개의 에이전트 스킬이 공식 레지스트리와 커뮤니티 저장소에 흩어져 있습니다. 유전자 온톨로지 농축 분석을 실행하고, 연구비 제안서를 작성하고, 용량-반응 곡선을 그려야 하는 연구자는 올바른 세 가지 스킬을 찾기 위해 30,000개 이상의 항목을 뒤지고, 처음부터 직접 연결해야 하는 상황이 되어서는 안 됩니다. 이 프로젝트는 과학 관련 고품질 스킬을 한곳에 모아 정리함으로써 이러한 발견 및 통합 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 현재 엄선된 링크 컬렉션입니다(1단계). 공식 스킬 레지스트리(Anthropic, OpenAI, Hugging Face 등)와 커뮤니티 큐레이션(awesome-openclaw-skills, awesome-claude-skills 등)의 두 계층 소스에서 스킬을 평가합니다. 또한 생물정보학, 화학, 학술 작성, 문헌 검색과 같은 분야의 과학 특화 저장소를 강조합니다. 모든 스킬은 대상 분류 체계(습식 실험 및 생명 과학, 계산 및 데이터 과학, 문헌 및 지식, 연구 운영, 정량 및 금융 연구)에 매핑됩니다.

큐레이션은 엄격한 기준을 따릅니다: 과학적 관련성, 소스 품질, 명확한 문서(SKILL.md), 오픈 라이선스(MIT, Apache 2.0), 보안(공개되지 않은 네트워크 호출 없음), 중복 없음. 스킬은 오픈 에이전트 스킬 사양을 따르므로 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI 및 이 표준을 지원하는 다른 에이전트와 호환됩니다. 저장소는 향후 단계도 설명합니다: 2단계에서는 선택된 스킬을 통합 디렉터리 구조로 가져오고, 3단계에서는 다중 스킬 워크플로(구성 레시피)를 만듭니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 생물정보학, 화학, 신경과학, 임상 연구, 데이터 과학 등 모든 과학 분야의 연구자를 대상으로 합니다. AI 에이전트를 사용하여 작업을 가속화하고 싶지만 올바른 도구를 찾는 데 몇 시간을 소비하고 싶지 않은 사람들을 위한 것입니다. 또한 과학 분야를 위한 에이전트 기반 도구를 구축하는 개발자에게 검증된 스킬 목록을 제공하여 참조하거나 기여할 수 있도록 도와줍니다.

주요 특징

• 과학 우선 큐레이션 — 모든 스킬은 마케팅 데모가 아닌 실제 연구 워크플로에 대해 평가됩니다.
• 완전히 클론 가능 — 한 번의 git clone으로 작동하는 스킬 라이브러리를 얻을 수 있습니다. 계정, 레지스트리, API 키가 필요 없습니다.
• 크로스 에이전트 호환 — 오픈 에이전트 스킬 표준을 지원하는 모든 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI 등)에서 작동합니다.
• 오픈 및 감사 가능 — 모든 스킬 소스는 공개되어 있으며 실행 전에 검토할 수 있습니다.
• 안전 인식 — 보안 공지와 오픈 라이선스 및 숨겨진 네트워크 호출 없음을 요구하는 선택 기준이 포함됩니다.
• 활발한 로드맵 — 커뮤니티 스킬 레지스트리, OpenClaw 및 Claude Code에서의 스킬 테스트, 논문 또는 에이전트 추적에서 자동 스킬 생성 계획이 있습니다.