jaechang-hits/SciAgent-Skills

解決的問題

AI 編碼代理通常缺乏執行複雜生命科學任務所需的深度領域知識。SciAgent-Skills 提供了一個龐大的結構化科學知識庫，讓這些代理能在不需要模型微調的情況下，準確執行生物資訊學、化學資訊學和生物統計學任務。

如何運作

本專案由 199 個自我封裝的 Markdown 檔案（SKILL.md）組成，作為 AI 代理的知識庫。每個技能檔案包含可執行的程式碼範例、API 指南、參數設定與故障排除步驟。Claude Code、Cursor 或 Windsurf 等代理透過讀取這些檔案，理解如何使用特定的科學工具與資料庫。可作為外掛程式整合，或將倉儲克隆至專案目錄中，讓代理透過註冊檔案發現這些技能。

適用對象

適用於使用 AI 編碼代理自動化資料分析與科學工作流程的計算生物學、藥物發掘與蛋白質組學領域的研究人員與開發者。

主要亮點

• 豐富的知識庫：涵蓋基因組學、結構生物學、細胞生物學與生物統計學等多個類別，共 199 個技能。
• 經過驗證的效能：將 Claude Code 在 BixBench 生物資訊學基準測試中的準確率從 65.3% 提升至 92.0%。
• 廣泛的相容性：支援 Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor 與 Windsurf。
• 多樣化的技能類型：涵蓋工具包、資料庫連接器、逐步流程與概念指南。