1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | scientific-agent-skills |
| 项目自述名称 | Scientific Agent Skills |
| 作者/维护者 | K-Dense Inc.（k-dense.ai） |
| 来源链接 | https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills |
| 许可证 | 仓库整体 MIT；README 注明各技能自身 SKILL.md 可能单独声明许可，需用户逐个核对 |
| GitHub Stars / Forks | 31,105 / 3,115（GitHub API 实测，2026-07-18） |
| 最新版本 | v2.53.0（2026-06-23 发布，累计 91 个 release、557 次提交） |
| 安装方式 | npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills，或 gh skill install，或手动 git clone |
2. 功能介绍与亮点
148 个即用型技能（README 与官方社媒口径），覆盖生物信息学、化学信息学、药物研发、临床研究、数据分析五大方向，把 RDKit、Scanpy、PyTorch Lightning 等常用科研 Python 库，以及 PubChem、ChEMBL、UniProt、NCBI、ClinicalTrials.gov 等 100+ 科学数据库/平台的调用方式写进 SKILL.md，agent 不必每次现猜接口用法。部分技能还打通 Benchling、DNAnexus、Opentrons、Ginkgo Cloud Lab 等实验室与云计算平台，能力不局限于纯数据分析，也含文献检索、论文写作、图表与幻灯片生成等“软性”科研辅助环节。
亮点：项目方自建并公开发布了基于 Cisco AI Defense 的技能安全扫描报告（SECURITY.md），对每个技能逐一做静态分析并标注风险等级——这种主动把风险摊开给用户自行判断的做法，在同类项目中并不常见。
3. 适用场景
所属分类：内容创作与知识管理。适合已经在用 Claude Code / Codex 做科研数据分析、文献综述、论文写作或幻灯片准备的科研人员与数据科学家；也适合希望 agent 直接调用 PubChem、ChEMBL、UniProt 等专业数据库而不想自己现写查询脚本的用户。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：原生支持——README 明确列出 “Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard”。
- Codex：原生支持，同一份兼容性声明中列出。
- OpenClaw / Hermes Agent：均未验证，文档未提及；项目自称遵循“开放的 Agent Skills 标准”，但该说法未针对这两个生态逐一证实。
5. 推荐理由
在科研向 Agent Skills 这一细分领域里，scientific-agent-skills 目前是覆盖面最广、体量最大的开源选择，把生物信息学/化学信息学/临床数据分析中常用的 100+ 数据库与科研工具封装成标准 SKILL.md；同时项目方主动发布逐技能的安全扫描报告，把风险等级摊开而不是藏起来，对于经常用 Claude Code / Codex 做科研辅助工作的用户，是目前该细分领域最成熟、也最透明的一个选择。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 9 | GitHub 31,105 星 / 3,115 fork（2026-07-18 API 实测），在同类科研向 Agent Skills 项目中处于量级领先位置；X/LinkedIn/YouTube 有官方账号持续更新，但未检索到第三方平台具名的独立用户评价 |
| 可用性 | 8 | npx skills add 一条命令即可批量安装全部技能，README/CONTRIBUTING/docs/skills.md/docs/examples.md 文档齐全，91 个 release、557 次提交，最近一次推送在 2026-07-15；但需要 Python 3.13+ 与 uv 包管理器等前置环境，部分技能（Benchling/DNAnexus/Ginkgo Cloud Lab 等）还需另外申请对应平台 API key |
| 安全性 | 6 | 见下方安全检查清单 |
安全检查清单：
| 检查项 | 结果 |
|---|---|
| ① Shell 命令及权限范围 | 技能会用 uv 安装 Python 包、执行分析脚本，权限覆盖本地文件读写与网络调用；148 个技能权限范围各不相同，总体面较广，但均服务于其声明的科研分析用途 |
| ② 运行时是否联网外发数据 | 是，广泛联网（PubChem/ChEMBL/UniProt/NCBI/ClinicalTrials.gov 等科学数据库，部分技能需连 OpenRouter 等第三方 AI 网关）；官方安全扫描把“读取环境变量后发起网络请求”标记为 Critical，但多数属于 API key 正常鉴权流程 |
| ③ API key/凭据存储方式 | 通过环境变量读取；官方扫描发现个别技能（如 scientific-writing 的图片生成脚本）会向上遍历父目录查找 .env 文件，存在误读到无关目录密钥的风险（官方标注 Medium 级，并给出“限定在技能自身目录内查找”的修复建议） |
| ④ 可疑指令/Prompt Injection 迹象 | README 本身未见诱导性指令；官方扫描发现 scientific-writing 技能中用户输入的图片生成提示词未经清洗即传入下游 AI 接口（High 级，存在被诱导生成违规内容的风险），已被记录并给出修复建议，未发现藏匿的恶意后门或混淆代码 |
| ⑤ 作者/组织信誉 | K-Dense Inc.（k-dense.ai）运营，有独立公司主体与 X/LinkedIn/YouTube 持续更新记录，但非一线大厂官方出品，信誉中等 |
| ⑥ License | 仓库整体 MIT，但各技能 SKILL.md 可能单独声明许可，需用户逐个核对 |
| ⑦ 最近维护时间 | 最新 release v2.53.0（2026-06-23），最后一次 push 在 2026-07-15，活跃维护中 |
官方安全扫描报告（2026-07-13，针对 149 个技能做静态分析）显示 113 个技能无风险标记，36 个技能命中至少一条 Critical/High 级发现，占比约四分之一，不算小；用户安装前建议先查阅被标记的具体技能的 SKILL.md 与扫描详情。
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 对比对象 | 定位 | 与本技能的差异 |
|---|---|---|
| AI-research-SKILLs（orchestra-research） | 87 个技能覆盖 22 类通用科研全流程，不限定学科领域 | 覆盖面同样广，但不绑定具体科学数据库/实验室平台的调用封装，更偏通用型研究方法论，而非生物/化学/临床领域的专业工具链 |
| science-skills（google-deepmind） | Google DeepMind 官方出品，聚焦 AlphaGenome、AFDB、UniProt 等 30+ 基因组学/蛋白质组学数据库的 grounding 能力 | 官方背书更强，但技能数量与覆盖学科范围小得多，专注科学数据 grounding，不含文献写作、幻灯片等科研辅助环节 |
| Deep-Research-skills（Weizhena） | 面向 Claude Code/OpenCode/Codex 的通用深度研究工作流，强调人工介入每一步 | 不区分学科，是通用调研流程技能，不含针对科学数据库或实验室工具的专门封装 |
| claude-deep-research-skill（199-biotechnologies） | 通用 8 阶段深度研究流水线，含来源可信度评分 | 定位是通用调研报告生成器，同样不含科研专用数据库对接；仓库未声明开源许可证 |
| deep-research（daymade/claude-code-skills 子技能） | 综合技能合集中的一个子技能，生成带引用的调研报告 | 只是众多技能中的一个，聚焦报告生成本身，不含科研专用数据库/实验室平台集成 |
8. 用户评价
该技能目前在第三方平台尚无具名用户评价。
9. 其他补充
支持贡献自定义技能（CONTRIBUTING.md 规定 frontmatter、版本号、PR 流程），社区贡献技能与 K-Dense 官方技能并存于同一目录（官方技能标注为经过内部审查）；已被 GitHub Trending 相关统计站点收录。
10. 安装使用方式
- 一键安装（推荐）：
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills - GitHub CLI：
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills（需 gh CLI v2.90.0+） - 手动安装：git clone 仓库到
~/.agents/skills/或项目内.agents/skills/
前置条件：Python 3.13+、uv 包管理器、macOS/Linux/Windows（WSL2）；部分技能（Benchling/DNAnexus/Ginkgo Cloud Lab 等）需另外配置对应平台的 API key。
安装后注意事项：无需重启 agent，对话中提出科研数据分析/文献检索/图表生成等需求即可触发对应技能；建议先按官方安全扫描报告，重点审阅计划安装的技能中被标记 Critical/High 的那些 SKILL.md。
11. 注意事项
- 148 个技能权限范围不一，全部安装意味着让 agent 获得较大范围的网络与文件访问能力，建议按需选装而非一次性全装
- scientific-writing 等技能的 AI 配图功能存在用户输入未经清洗直传下游接口的风险，使用前建议先读对应 SKILL.md
- 个别技能需要额外的第三方平台 API key（Benchling、DNAnexus 等）才能完整使用
- 各技能 License 可能不同于仓库整体 MIT，使用前需自行核对
- OpenClaw、Hermes Agent 兼容性未经验证