jaechang-hits/SciAgent-Skills

解决的问题

AI 编码代理通常缺乏执行复杂生命科学任务所需的深度领域知识。SciAgent-Skills 提供了一个庞大的结构化科学知识库，使这些代理能够在无需模型微调的情况下，准确执行生物信息学、化学信息学和生物统计学任务。

如何工作

该项目由 199 个独立的 Markdown 文件（SKILL.md）组成，作为 AI 代理的知识库。每个技能文件包含可运行的代码示例、API 指南、参数设置和故障排除步骤。Claude Code、Cursor 或 Windsurf 等代理通过读取这些文件来理解如何使用特定的科学工具和数据库。它可以作为插件集成，或通过将仓库克隆到项目目录中，让代理通过注册文件发现这些技能。

适用人群

适用于使用 AI 编码代理自动化数据分析和科学工作流的计算生物学、药物发现和蛋白质组学领域的研究人员和开发者。

主要亮点

• 丰富的库：涵盖基因组学、结构生物学、细胞生物学和生物统计学等多个类别，共 199 个技能。
• 经过验证的性能：将 Claude Code 在 BixBench 生物信息学基准测试中的准确率从 65.3% 提升至 92.0%。
• 广泛的兼容性：支持 Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor 和 Windsurf。
• 多样化的技能类型：涵盖工具包、数据库连接器、分步流程和概念指南。