InternScience/Awesome-Scientific-Skills

An open, curated collection of Agent Skills for scientific research — clone it, use it, extend it!

解决的问题

用于AI编码代理的数千个Agent技能分散在官方注册表和社区仓库中。一位需要运行基因本体富集分析、起草拨款提案并绘制剂量反应曲线的研究人员，不应该为了找到合适的三个技能而翻遍30,000多个条目，然后从头开始将它们组合在一起。本项目通过在一个地方收集和组织高质量、与科学相关的技能，解决了这一发现和集成问题。

工作原理

该项目目前是一个精选链接集合（第一阶段）。它评估来自两个层级来源的技能：官方技能注册表（如Anthropic、OpenAI、Hugging Face）和社区精选（如awesome-openclaw-skills、awesome-claude-skills）。它还重点介绍了针对生物信息学、化学、学术写作和文献检索等领域的科学特定仓库。所有技能都被映射到一个目标分类法中（湿实验室与生命科学、计算与数据科学、文献与知识、研究运营、定量与金融研究）。

精选遵循严格标准：科学相关性、来源质量、清晰的文档（SKILL.md）、开放许可（MIT、Apache 2.0）、安全性（无未披露的网络调用）以及无冗余。这些技能遵循开放的Agent技能规范，使其与Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI以及其他支持该标准的代理兼容。该仓库还概述了未来阶段：第二阶段将把选定的技能导入统一的目录结构；第三阶段将创建多技能工作流（组合配方）。

适用对象

这适用于任何科学学科的研究人员——生物信息学、化学、神经科学、临床研究、数据科学等——他们希望使用AI代理加速工作，但不想花数小时寻找合适的工具。它也有助于为科学领域构建基于代理的工具的开发人员，为他们提供一份经过审查的技能列表，以供参考或贡献。

亮点

科学优先的精选——每个技能都针对真实研究工作流进行评估，而非营销演示。
完全可克隆——一次git clone即可获得可用的技能库；无需账户、注册表或API密钥。
跨代理兼容——适用于任何支持开放Agent技能标准的代理（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI等）。
开放且可审计——所有技能来源都是公开的；运行前可审查。
注重安全——包含安全通知和选择标准，要求开放许可且无隐藏网络调用。
活跃路线图——计划包括社区技能注册表、在OpenClaw和Claude Code中进行技能测试，以及从论文或代理轨迹自动创建技能。