science-skills 是一个面向 Claude Science 风格科学计算助手的配置与能力资产仓库，主要包含系统提示词、领域技能包、专业 Agent 配置以及 MCP 服务集成。它不是传统意义上的可直接运行应用，而是用于构建或扩展科学研究 AI 助手的运行时提示、工作流文档和工具连接层。仓库覆盖生物分子建模、蛋白质设计、文献综述、PDF 分析、科研图表、单细胞与组学分析、远程计算环境、模型端点调用以及化学结构工具等方向。
适用领域
AI 科学计算助手 / 生物信息学 / 计算生物学 / 蛋白质结构预测 / 蛋白质/配体设计 / 药物发现 / 化学信息学 / 单细胞组学 / 科研文献分析 / 科研自动化工作流 / MCP 工具集成 / 大模型 Agent 配置
配置难度
中高。阅读和复用技能文档本身难度中等，但要真正运行 MCP 服务、接入 Agent 框架、调用生物计算模型、配置远程算力和确保科研结果可靠性，需要熟悉大模型 Agent、MCP、Python 服务、生物信息学工具链以及科研合规要求。
商业价值
该仓库对 AI for Science、药物发现、科研自动化平台和企业内部科研助手建设具有较高参考价值。它可以帮助团队快速理解科学计算 Agent 的技能组织方式，减少从零设计 Prompt、工具说明和领域工作流的成本。但由于许可证不明确、不是完整产品、依赖外部模型与算力，直接商业化使用需要谨慎。更适合用作架构参考、内部原型验证、Prompt/Skill 设计样例或科研 Agent 能力库的蓝本。
01
技术亮点
- 覆盖多个 AI for Science 热门工作流，包括 AlphaFold、Boltz、Chai、DiffDock、ProteinMPNN、scVI、scGPT 等方向
- 结构清晰，分为 SYSTEM_PROMPT、skills、agents、mcp-servers，便于拆分复用
- 技能以 SKILL.md 为中心，适合被大模型 Agent 动态加载或作为工作流提示模板
- 包含专业 Agent 配置，如通用科研 Agent、审查 Agent、引导 Agent、书签 Agent
- 提供 MCP Server 相关资产，可作为科学数据访问和化学工具集成的参考
- 适合学习科研类 AI Agent 的提示词工程、工具编排和能力模块化设计
- README 对仓库布局、技能目录、维护注意事项说明较清楚
- 对开发者而言可作为构建 Claude Science 类产品的参考资产库
02
目标用户
- 希望构建科学研究 AI Agent 的开发者
- 从事生物医药、蛋白质设计、组学分析的科研人员
- 需要将 AlphaFold、DiffDock、ProteinMPNN 等工具封装为 AI 工作流的团队
- 研究型 AI 产品经理或解决方案架构师
- MCP Server 开发者
- 需要定制 Claude Science 类似科研助手的企业或实验室
- 从事科研自动化、AI for Science 平台建设的工程团队
03
配置要求
- 需要具备可读取 Markdown、YAML 配置的 Agent 运行框架或自定义编排层
- 如使用 MCP 功能，需要支持 Model Context Protocol 的客户端或宿主环境
- mcp-servers/bio-tools 可能需要 Python 环境以及相关第三方生物医学数据包
- ketcher-chemistry 相关功能可能需要前端 widget、化学结构编辑器或对应服务运行环境
- 部分技能涉及外部模型、远程计算、托管模型端点或 API，实际使用时需配置密钥、权限、算力资源和网络访问
- 蛋白质结构预测、分子对接、组学分析等任务通常需要 GPU、较大内存或远程计算资源
- 需要审查每个技能中的许可证、数据隐私、模型权重使用条款和外部服务条款
- 若在企业或实验室内部使用，需要配置数据出境、隐私合规和实验数据访问权限
04
适用场景
- 搭建一个面向生命科学场景的 AI 科研助手
- 为大模型 Agent 增加生物分子建模、蛋白质设计、文献综述等技能
- 复用已有 SKILL.md 作为科研工作流 Prompt 模板
- 审查或改写科学计算 Agent 的系统提示词和行为规则
- 集成 MCP Server 以访问生物医学数据、化学结构编辑与分析工具
- 为科研团队设计标准化的 AI 辅助分析流程
- 构建面向药物发现、结构生物学或组学分析的智能助手原型
- 学习 Claude Science 类型产品的技能组织方式与 Agent 配置方式
05
部署与配置
- 克隆仓库：git clone https://github.com/JimLiu/science-skills.git
- 进入目录：cd science-skills
- 查看技能列表：find skills -maxdepth 2 -name SKILL.md | sort
- 查看 Agent 配置：find agents -maxdepth 2 -name metadata.yaml | sort
- 查看可用 MCP 服务：find mcp-servers/bio-tools/lib -maxdepth 2 -name server.py | sed 's#^mcp-servers/bio-tools/lib/##; s#/server.py$##' | sort
- 根据需要阅读 SYSTEM_PROMPT.md、skills/*/SKILL.md、agents/*/metadata.yaml
- 如果要运行 MCP Server，需要进入对应 mcp-servers 子目录，检查 Python 依赖、启动脚本和具体 server.py 的说明
- 如果要接入自己的 Agent 框架，需要将 SYSTEM_PROMPT.md、技能描述和 MCP 工具定义映射到目标运行时
06
风险与注意事项
- 仓库主要是配置、提示词和运行时资产，不是开箱即用的完整产品
- README 未提供统一的一键安装或完整运行教程，实际落地需要较强工程能力
- 部分内容来源于 Claude Science 产品，使用时需要关注版权、许可和合规边界
- 仓库 license 字段为空，整体许可证不明确，商业使用风险较高
- 许多科学工具依赖外部模型、权重、API 或高性能计算资源，复现成本可能较高
- 生命科学与药物发现场景存在结果可靠性风险，不能直接替代专业科研验证
- MCP 服务和第三方包可能涉及数据隐私、医学数据访问、外部网络请求等合规问题
- 如果直接修改 Prompt 或技能文件，可能破坏安全约束、验证流程或工具调用一致性
- 当前 GitHub 元数据中语言显示为 HTML，可能不能准确反映内部 Python、Markdown、YAML 等实际组成
2026-07-06
第30名
新收录 · github_search
2026-07-05
第29名
新收录 · github_search
