SciAgent-Skills
jaechang-hits/SciAgent-SkillsКрупнейшая open-source библиотека научных навыков для AI-агентов: RNA-seq, single-cell, протеомика, разработка лекарств. Повышает точность на BixBench с 65% до 92%. Совместима с Claude Code и любым markdown-агентом.
Установка
git clone https://github.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills.gitREADME
SciAgent-Skills
Превратите ваш AI-агент в эксперта по наукам о жизни — 197 навыков биоинформатики для Claude Code: RNA-seq, анализ одиночных клеток, геномика, протеомика, разработка лекарств и многое другое. Повысили результат BixBench с 65% до 92%. Open source.
SciAgent-Skills — крупнейшая open-source библиотека навыков для научных AI-агентов. Оснащает Claude Code (и любой совместимый с markdown агент) предметными знаниями в области вычислительной биологии, биоинформатики, хемоинформатики и биостатистики — без дообучения: просто подключите и анализируйте.
Ключевые слова: AI-агент для биоинформатики, навыки Claude Code, научные вычисления, анализ RNA-seq, single-cell RNA-seq, пайплайн разработки лекарств, предсказание структуры белков, инструменты вычислительной биологии, автоматизация наук о жизни, бенчмарк BixBench
Бенчмарк: 92.0% на BixBench-Verified-50
BixBench — бенчмарк для оценки AI-агентов на реальных задачах биоинформатики. SciAgent-Skills достиг точности 92.0% на BixBench-Verified-50 — наивысший результат среди всех протестированных систем:
| Система | Точность BixBench-Verified-50 |
|---|---|
| Claude Code (Opus 4.6) + SciAgent-Skills | 92.0% |
| Claude Code (Opus 4.6) без навыков | 65.3% |
Простое оснащение Claude Code предметными навыками даёт прирост +26.7 процентных пункта — без дообучения, без кастомной модели, только структурированные научные знания.
Попробуйте прямо сейчас — OmicsHorizon
Хотите попробовать навыки без настройки? OmicsHorizon (오믹스 호라이즌) — веб-платформа на базе SciAgent-Skills. Зарегистрируйтесь и начните анализировать данные биоинформатики прямо в браузере: RNA-seq, протеомика, скрининг препаратов и многое другое.
197 готовых к использованию научных навыков для AI-агентов — охватывают геномику, протеомику, разработку лекарств, биостатистику, научные вычисления и научное письмо.
Каждый навык — самодостаточный файл SKILL.md с запускаемыми примерами кода, ключевыми параметрами, руководствами по устранению неполадок и лучшими практиками. Разработан для Claude Code, но совместим с любым AI-агентом, читающим markdown-файлы навыков (инструкции по настройке ниже).
Что внутри
| Категория | Навыки | Примеры |
|---|---|---|
| Геномика и биоинформатика | 63 | Scanpy, BioPython, pysam, gget, KEGG, PubMed, scvi-tools |
| Структурная биология и разработка лекарств | 26 | RDKit, AutoDock Vina, ChEMBL, PDB, DeepChem, datamol |
| Научные вычисления | 24 | Polars, Dask, NetworkX, SymPy, UMAP, PyG, Zarr, SimPy |
| Клеточная биология | 15 | pydicom, histolab, FlowIO |
| Биостатистика | 12 | scikit-learn, statsmodels, PyMC, SHAP, анализ выживаемости |
| Научное письмо | 21 | Написание рукописей, рецензирование, постеры LaTeX, слайды, руководства по рисункам |
| Системная биология и мульти-омика | 11 | COBRApy, LaminDB, Reactome, STRING |
| Протеомика и белковая инженерия | 10 | ESM, UniProt, PyOpenMS, matchms, HMDB |
| Лабораторная автоматизация | 6 | Opentrons, Benchling |
| Визуализация данных | 5 | Plotly, Seaborn |
| Молекулярная биология | 3 | Дизайн sgRNA для CRISPR, экспрессия генов, клонирование |
Типы навыков: 72 инструментария, 53 коннектора к базам данных, 36 руководств, 35 пайплайнов
Установка
Предварительные требования
- AI-агент для написания кода: Claude Code, OpenAI Codex CLI, Cursor или Windsurf
- Git
- Python 3.12+ (требуется только для запуска скриптов валидации)
Примечание: SciAgent-Skills — не npm-пакет. Навыки — это обычные markdown-файлы, которые AI-агент читает напрямую. Никаких
npx,npm installили зависимостей времени выполнения не требуется. Просто клонируйте репозиторий и укажите агенту путь к файлам навыков.
Шаг 1: Клонирование репозитория
git clone https://github.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills.git
cd SciAgent-SkillsШаг 2: Выберите способ настройки
Метод A: Плагин Claude Code (рекомендуется)
Загрузите SciAgent-Skills как плагин Claude Code для текущей сессии:
claude --plugin-dir /path/to/SciAgent-Skills
Чтобы убедиться, что плагин загружен, выполните /plugin внутри Claude Code и проверьте, что sciagent-skills отображается на вкладке Installed.
Навыки становятся доступны как /sciagent-skills:<имя-навыка>:
/sciagent-skills:scanpy-scrna-seq
/sciagent-skills:rdkit-cheminformatics
/sciagent-skills:pymc-bayesian-modeling
Или просто опишите задачу — агент автоматически найдёт нужный навык:
«Выполни анализ дифференциальной экспрессии на этой матрице подсчётов RNA-seq»
Постоянная установка — чтобы плагин загружался автоматически в каждой сессии, используйте команду установки плагина внутри Claude Code:
/plugin marketplace add jaechang-hits/SciAgent-Skills
/plugin install sciagent-skills
Метод B: Интеграция на уровне проекта (Claude Code)
Клонируйте в директорию проекта, чтобы Claude Code подхватывал навыки через CLAUDE.md:
cd your-project
git clone https://github.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills.git .sciagent-skillsДобавьте в CLAUDE.md вашего проекта:
## Научные навыки
Доступные навыки биоинформатики: .sciagent-skills/skills/
При работе с биологическими данными обращайся к соответствующим файлам навыков.Метод C: Глобальная конфигурация (Claude Code)
Добавьте в ~/.claude/CLAUDE.md для доступа во всех проектах:
## Научные навыки SciAgent
Библиотека навыков: /path/to/SciAgent-Skills/skills/
Используй эти навыки для задач биоинформатики, хемоинформатики и биостатистики.Использование с другими агентами
SciAgent-Skills совместим с любым AI-агентом, читающим markdown-файлы:
OpenAI Codex CLI:
codex --context /path/to/SciAgent-Skills/skills/scanpy-scrna-seq.md "Проанализируй этот датасет scRNA-seq"Cursor / Windsurf:
Добавьте директорию skills/ в контекст проекта или правила агента через настройки IDE.
Любой агент с поддержкой markdown:
Передайте содержимое нужного SKILL.md как системный промпт или контекстный документ.
Структура репозитория
SciAgent-Skills/
├── skills/ # 197 файлов навыков
│ ├── scanpy-scrna-seq.md
│ ├── rdkit-cheminformatics.md
│ └── ...
├── assets/
│ └── benchmark.png
├── CLAUDE.md # Точка входа плагина Claude Code
├── README.md
└── LICENSE
Примеры использования
Анализ scRNA-seq
/sciagent-skills:scanpy-scrna-seq
Проанализируй прилагаемый датасет scRNA-seq:
1. Контроль качества и фильтрация
2. Нормализация и выбор признаков
3. Снижение размерности (PCA, UMAP)
4. Кластеризация и аннотация типов клеток
Виртуальный скрининг препаратов
/sciagent-skills:rdkit-cheminformatics
/sciagent-skills:autodock-vina
Выполни виртуальный скрининг этой библиотеки соединений против целевого белка:
- Фильтрация по правилам Липинского
- Молекулярный докинг
- Ранжирование по аффинности связывания
Байесовский статистический анализ
/sciagent-skills:pymc-bayesian-modeling
Построй байесовскую иерархическую модель для этих клинических данных испытания
Лицензия
Распространяется под лицензией CC-BY-4.0. При использовании или адаптации этих навыков укажите авторство.
Цитирование
Если вы используете SciAgent-Skills в исследовании, пожалуйста, процитируйте:
@software{sciagent_skills_2025,
author = {Jae Chang},
title = {SciAgent-Skills: 197 Bioinformatics Skills for AI Coding Agents},
year = {2025},
url = {https://github.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills},
note = {BixBench-Verified-50: 92.0\% accuracy}
}Участие в разработке
Вклад приветствуется! Если вы хотите добавить новый навык или улучшить существующий:
- Сделайте форк репозитория
- Создайте ветку для вашего навыка:
git checkout -b skill/название-инструмента - Следуйте шаблону существующих файлов
SKILL.md - Отправьте pull request с описанием навыка и примерами использования
Поддержка
- Проблемы и запросы функций: GitHub Issues
- Веб-платформа: OmicsHorizon.ai