jaechang-hits/SciAgent-Skills

해결하는 문제

AI 코드 에이전트는 복잡한 생명과학 작업을 수행하기 위해 필요한 깊이 있는 도메인 전문 지식이 부족한 경우가 많습니다. SciAgent-Skills는 모델의 파인튜닝 없이도 바이오인포매틱스, 케미인포매틱스, 생물통계학 작업을 정확하게 수행할 수 있도록 하는 구조화된 과학 지식의 대규모 라이브러리를 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트의 지식 기반으로 작동하는 199개의 자체 포함형 마크다운 파일(SKILL.md)로 구성되어 있습니다. 각 스킬 파일에는 실행 가능한 코드 예제, API 가이드, 파라미터 설정, 문제 해결 단계가 포함되어 있습니다. Claude Code, Cursor, Windsurf와 같은 에이전트는 이러한 파일을 읽어 특정 과학 도구 및 데이터베이스를 어떻게 사용할지 이해할 수 있습니다. 플러그인으로 통합하거나 리포지토리를 프로젝트 디렉터리에 클론하여 에이전트가 레지스트리 파일을 통해 스킬을 탐지할 수 있도록 할 수 있습니다.

대상 사용자

AI 코드 에이전트를 사용하여 데이터 분석 및 과학 워크플로우를 자동화하는 계산 생물학, 약물 발견, 단백질체학 분야의 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 광범위한 라이브러리: 게놈학, 구조 생물학, 세포 생물학, 생물통계학 등 다양한 카테고리에 걸쳐 199개의 스킬을 포함합니다.
• 검증된 성능: Claude Code의 BixBench 바이오인포매틱스 벤치마크 정확도를 65.3%에서 92.0%로 향상시켰습니다.
• 광범위한 호환성: Claude Code, OpenAI Codex CLI, Cursor, Windsurf와 호환됩니다.
• 다양한 스킬 유형: 툴킷, 데이터베이스 연결기, 단계별 파이프라인, 개념 가이드를 포함합니다.