K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Turn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 160,000+ scientists worldwide. 140 ready-to-use skills plus 100+ scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.

GitHub에서 열기 ↗ agent-skillsai-scientistbioinformaticschemoinformaticsclaudeclaude-skillsclaudecodeclinical-researchcomputational-biologydata-analysisdrug-discoverygenomicsmaterials-sciencemetabolomicsproteomicsscientific-computingscientific-visualization
30,610
GitHub 스타
3,080
포크
Python
언어
MIT
라이선스
2026.07.08
최근 푸시
2026.06.16
별표한 날

AI 분석

설치 난이도: 쉬움
큐레이터 노트
과학 연구를 자동화하고 AI 에이전트를 활용하려는 연구자, 데이터 과학자, 개발자에게 매우 적합합니다. 특히 생물정보학, 약물 발견, 임상 연구 분야에서 빠른 프로토타이핑과 워크플로 구축에 유용합니다.

강점

  • 147개의 즉시 사용 가능한 과학 스킬과 100개 이상의 데이터베이스를 제공하여 연구 워크플로를 크게 가속화합니다.
  • Agent Skills 표준을 지원하는 모든 AI 에이전트(Cursor, Claude Code, Codex 등)와 호환되어 광범위한 사용자층을 확보합니다.
  • 각 스킬에 포괄적인 문서(SKILL.md), 코드 예제, 모범 사례가 포함되어 있어 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.

약점

  • 일부 데이터베이스 및 서비스에 API 키가 필요할 수 있어 초기 설정이 번거로울 수 있습니다.
  • 스킬의 품질과 유용성은 각 스킬의 문서화 수준과 유지보수 상태에 따라 달라질 수 있습니다.
  • 147개 스킬의 방대한 양으로 인해 사용자가 원하는 스킬을 찾는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

주의사항

  • 스킬이 제공하는 코드 예제는 참고용이며, 실제 연구 환경에서는 추가 검증이 필요할 수 있습니다.
  • 일부 스킬은 특정 Python 패키지 버전에 의존할 수 있어 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 보안 면책 조항을 확인하고, 민감한 데이터를 다룰 때는 주의가 필요합니다.

시작 가이드

  • README의 시작하기 섹션에 따라 npx 또는 gh skill 명령어로 스킬을 설치합니다.
  • 관심 있는 과학 분야(예: 생물정보학, 약물 발견)의 스킬 목록을 살펴보고 필요한 스킬을 파악합니다.
  • 빠른 예제를 따라해 보며 스킬 사용법을 익히고, 자신의 연구 워크플로에 적용해 봅니다.

README 한국어 번역

이 번역은 AI가 원문 README를 옮긴 것입니다. 원문이 항상 우선합니다.

Scientific Agent Skills

스타 기록

🔔 Claude Scientific Skills가 이제 Scientific Agent Skills로 변경되었습니다. 동일한 스킬, 더 넓은 호환성 — 이제 Claude뿐만 아니라 오픈 Agent Skills 표준을 지원하는 모든 AI 에이전트와 작동합니다.

새로운 소식: K-Dense BYOK — Scientific Agent Skills로 구동되는 무료 오픈소스 AI 공동 과학자로, 데스크톱에서 실행됩니다. 자신의 API 키를 가져오고, 40개 이상의 모델 중에서 선택하며, 웹 검색, 파일 처리, 100개 이상의 과학 데이터베이스, 이 저장소의 모든 147개 스킬에 액세스할 수 있는 완전한 연구 워크스페이스를 얻을 수 있습니다. 데이터는 컴퓨터에 안전하게 보관되며, 필요에 따라 Modal을 통해 클라우드 컴퓨팅으로 확장할 수 있습니다. 여기서 시작하세요.

최신 정보 유지: K-Dense를 X, LinkedIn, YouTube에서 팔로우하여 새로운 스킬, 릴리스 공지, 워크스루, 연구 워크플로 데모, 자신의 AI 에이전트와 함께 사용할 수 있는 예제를 확인하세요.

K-Dense가 만든, 오픈 Agent Skills 표준을 지원하는 모든 AI 에이전트를 위한 147개의 즉시 사용 가능한 과학 및 연구 스킬 (암 유전체학, 약물-표적 결합, 분자 동역학, RNA 속도, 지리공간 과학, 시계열 예측, Hugging Science를 통한 과학 ML 리소스 검색, 78개 이상의 과학 데이터베이스 등)의 포괄적인 컬렉션입니다. Cursor, Claude Code, Codex, Google Antigravity 등과 함께 작동합니다. AI 에이전트를 생물학, 화학, 의학 등을 아우르는 복잡한 다단계 과학 워크플로를 실행할 수 있는 연구 어시스턴트로 변환하세요.

과학을 위한 AI를 더 쉽게 발견할 수 있도록 도와주세요: Scientific Agent Skills가 시간을 절약해 주거나, 에이전트에게 워크플로를 가르쳐 주거나, 연구실의 작업 속도를 높이는 데 도움이 된다면, 이 저장소에 스타를 눌러주세요. 스타는 이러한 오픈 소스 재사용 가능한 연구 스킬이 유지 관리할 가치가 있다는 공개 신호입니다. 과학자, 엔지니어, 오픈소스 기여자가 프로젝트를 찾는 데 도움이 되고, 어떤 에이전트 스킬 표준이 실제로 채택되고 있는지 보여주며, 커뮤니티를 위해 컬렉션을 계속 확장해야 할 명확한 이유를 제공합니다.


  • 🧬 생물정보학 및 유전체학 - 서열 분석, 단일 세포 RNA-seq, 유전자 조절 네트워크, 변이 주석, 계통 분석
  • 🧪 화학정보학 및 약물 발견 - 분자 특성 예측, 가상 스크리닝, ADMET 분석, 분자 도킹, 리드 최적화
  • 🔬 단백질체학 및 질량 분석 - LC-MS/MS 처리, 펩타이드 동정, 스펙트럼 매칭, 단백질 정량
  • 🏥 임상 연구 및 정밀 의학 - 임상 시험, 약물유전체학, 변이 해석, 약물 안전성, 임상 의사 결정 지원, 치료 계획
  • 🧠 헬스케어 AI 및 임상 ML - EHR 분석, 생리 신호 처리, 의료 영상, 임상 예측 모델
  • 🖼️ 의료 영상 및 디지털 병리학 - DICOM 처리, 전체 슬라이드 이미지 분석, 전산 병리학, 방사선학 워크플로
  • 🤖 머신러닝 및 AI - 딥러닝, 강화 학습, 시계열 분석, 모델 해석 가능성, 베이지안 방법
  • 🔮 재료 과학 및 화학 - 결정 구조 분석, 상 다이어그램, 대사 모델링, 전산 화학
  • 🌌 물리학 및 천문학 - 천문 데이터 분석, 좌표 변환, 우주론 계산, 기호 수학, 물리 계산
  • ⚙️ 공학 및 시뮬레이션 - 이산 사건 시뮬레이션, 다목적 최적화, 대사 공학, 시스템 모델링, 공정 최적화
  • 📊 데이터 분석 및 시각화 - 통계 분석, 네트워크 분석, 시계열, 출판 품질의 그림, 대규모 데이터 처리, EDA
  • 🌍 지리공간 과학 및 원격 탐사 - 위성 이미지 처리, GIS 분석, 공간 통계, 지형 분석, 지구 관측을 위한 머신러닝
  • 🧪 실험실 자동화 - 액체 처리 프로토콜, 실험실 장비 제어, 워크플로 자동화, LIMS 통합
  • 📚 과학 커뮤니케이션 - 문헌 검토, 동료 검토, 과학 글쓰기, 문서 처리, 포스터, 슬라이드, 개요, 인용 관리
  • 🔬 멀티오믹스 및 시스템 생물학 - 다중 모드 데이터 통합, 경로 분석, 네트워크 생물학, 시스템 수준 통찰
  • 🧬 단백질 공학 및 설계 - 단백질 언어 모델, 구조 예측, 서열 설계, 기능 주석
  • 🧰 에이전트 플랫폼 및 인프라 - SDK, RPC, 확장, 사용자 정의 공급자/모델, 패키지, TUI 구성 요소, 세션 도구를 사용하여 Pi 기반 구축
  • 🎓 연구 방법론 - 가설 생성, 과학적 브레인스토밍, 비판적 사고, 연구비 제안서 작성, 연구자 평가

이러한 스킬을 통해 AI 에이전트는 여러 과학 분야의 특수 과학 라이브러리, 데이터베이스 및 도구와 원활하게 작업할 수 있습니다. 에이전트는 자체적으로 모든 Python 패키지나 API를 사용할 수 있지만, 명시적으로 정의된 이러한 스킬은 큐레이션된 문서와 예제를 제공하여 아래 워크플로에서 훨씬 더 강력하고 안정적으로 만듭니다:

AI 코딩 에이전트를 데스크톱에서 'AI 과학자'로 변환하세요!

🎬 Scientific Agent Skills가 처음이신가요? 빠른 워크스루를 위해 Getting Started with Scientific Agent Skills 동영상을 시청하세요.


📦 포함 내용

이 저장소는 다음 카테고리로 구성된 147개의 과학 및 연구 스킬을 제공합니다:

  • 100개 이상의 과학 및 금융 데이터베이스 - 통합 데이터베이스 조회 스킬은 78개의 공개 데이터베이스(PubChem, ChEMBL, UniProt, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FRED, USPTO 등)에 대한 결정론적이고 출처가 풍부한 액세스를 제공하며, DepMap, Imaging Data Commons, PrimeKG, 미국 재무부 재정 데이터, Hugging Science(Hugging Face의 17개 과학 분야에 걸친 큐레이션된 과학 데이터세트, 모델, 데모 카탈로그)를 위한 전용 스킬이 포함됩니다. BioServices(~40개 생물정보학 서비스), BioPython(Entrez를 통한 38개 NCBI 하위 데이터베이스), gget(20개 이상의 유전체학 데이터베이스)과 같은 다중 데이터베이스 패키지가 추가 범위를 제공합니다.
  • 70개 이상의 최적화된 Python 패키지 스킬 - RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, BioPython, pyzotero, BioServices, PennyLane, Qiskit, 분자 동역학(OpenMM/MDAnalysis), scVelo, TimesFM 등을 위한 명시적으로 정의된 스킬 — 큐레이션된 문서, 예제, 모범 사례 포함. 참고: 에이전트는 이러한 패키지뿐만 아니라 모든 Python 패키지를 사용하여 코드를 작성할 수 있습니다. 이러한 스킬은 나열된 패키지에 대해 더 강력하고 안정적인 성능을 제공할 뿐입니다.
  • 9개의 과학 통합 스킬 - Benchling, DNAnexus, LatchBio, OMERO, Protocols.io, Open Notebook, Ginkgo Cloud Lab, LabArchives, Opentrons을 위한 명시적으로 정의된 스킬. 다시 말하지만, 에이전트는 이에 국한되지 않습니다. Python에서 접근 가능한 모든 API나 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 이러한 스킬은 최적화되고 사전 문서화된 경로입니다.
  • 30개 이상의 분석 및 커뮤니케이션 도구 - 문헌 검토, 과학 글쓰기, 동료 검토, 문서 처리, Paperzilla, PACSOMATIC, Exa Search, 포스터, 슬라이드, 개요, 인포그래픽, Mermaid 다이어그램 등
  • 10개 이상의 연구 및 임상 도구 - 가설 생성, 연구비 제안서 작성, 임상 의사 결정 지원, 치료 계획, BIDS, 규제 준수, 시나리오 분석, Autoskill을 사용한 워크플로 기반 스킬 초안 작성
  • ✅ 포괄적인 문서 (SKILL.md)
  • ✅ 실용적인 코드 예제
  • ✅ 사용 사례 및 모범 사례
  • ✅ 통합 가이드
  • ✅ 참고 자료

각 스킬에는 다음이 포함됩니다:


📋 목차

  • 포함 내용
  • 이것을 사용하는 이유
  • 시작하기
  • 보안 면책 조항
  • 오픈소스 지원
  • 전제 조건
  • 빠른 예제
  • 사용 사례
  • 사용 가능한 스킬
  • 기여하기
  • 문제 해결
  • FAQ
  • 지원
  • 인용
  • 라이선스

🚀 이것을 사용하는 이유

연구 가속화

  • 며칠의 작업 절약 - API 문서 연구 및 통합 설정 건너뛰기
  • 프로덕션 준비 코드 - 과학적 모범 사례를 따르는 테스트되고 검증된 예제
  • 다단계 워크플로 - 단일 프롬프트로 복잡한 파이프라인 실행

🎯 포괄적인 범위

  • 147개 스킬 - 모든 주요 과학 분야에 걸친 광범위한 범위
  • 100개 이상의 데이터베이스 - database-lookup을 통한 78개 이상의 데이터베이스 통합 액세스, 전용 데이터 액세스 스킬, BioServices, BioPython, gget과 같은 다중 데이터베이스 패키지
  • 70개 이상의 최적화된 Python 패키지 스킬 - RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, BioServices, PennyLane, Qiskit, 분자 동역학(OpenMM/MDAnalysis), scVelo, TimesFM 등 (에이전트는 모든 Python 패키지를 사용할 수 있습니다. 이는 사전 문서화된 고성능 경로입니다.)

🔧 쉬운 통합

  • 간단한 설정 - 스킬을 스킬 디렉토리에 복사하고 바로 작업 시작
  • 자동 검색 - 에이전트가 관련 스킬을 자동으로 찾아 사용
  • 잘 문서화됨 - 각 스킬에는 예제, 사용 사례, 모범 사례 포함

🌟 유지 관리 및 지원

  • 정기 업데이트 - K-Dense 팀이 지속적으로 유지 관리 및 확장
  • 커뮤니티 주도 - 활발한 커뮤니티 기여가 있는 오픈소스
  • 엔터프라이즈 준비 - 고급 요구 사항에 대한 상업적 지원 가능

🎯 시작하기

옵션 1: npx (모든 플랫폼)

단일 명령으로 Scientific Agent Skills 설치:

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills

이것은 Claude Code, Claude Cowork, Codex, Gemini CLI, Google Antigravity, Cursor, OpenClaw, NVIDIA NemoClaw, Hermes, Pi 및 오픈 Agent Skills 표준을 지원하는 모든 에이전트를 포함한 모든 플랫폼에서 Agent Skills를 설치하는 공식 표준 접근 방식입니다.

옵션 2: GitHub CLI (gh skill)

GitHub CLI (v2.90.0+)를 사용하는 경우 gh skill로 스킬을 설치할 수 있습니다:

# 대화식으로 찾아보고 설치
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills

# 특정 스킬 직접 설치
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills scanpy

# 특정 에이전트 호스트 대상
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --agent cursor
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --agent claude-code
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --agent codex
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --agent gemini

gh skill은 에이전트 호스트에 맞는 올바른 디렉토리에 자동으로 설치하고 공급망 무결성을 위한 출처 메타데이터를 기록합니다.

버전 고정

재현 가능한 설치를 위해 특정 릴리스 태그 또는 커밋 SHA에 고정:

# 릴리스 태그에 고정
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --pin v1.0.0

# 커밋 SHA에 고정
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --pin abc123def

스킬 최신 상태 유지

# 대화식으로 업데이트 확인
gh skill update

# 설치된 모든 스킬 업데이트
gh skill update --all

기타 Agent Skills 호스트 (OpenClaw, NemoClaw, Pi, Hermes, …)

일반적으로 호스트별로 특별한 것이 필요하지 않습니다. npx skills add (옵션 1)는 공유 ~/.agents/skills/ 규칙에 설치되며, 해당 디렉토리를 스캔하는 모든 호환 클라이언트 — OpenClaw, NVIDIA NemoClaw (OpenClaw 기반 보안 런타임), Pi 포함 — 가 스킬을 자동으로 발견합니다. 프로젝트 범위 설치는 .agents/skills/에 저장되며 동일한 방식으로 작동합니다. CLI 없이 설치하려면 다음 위치 중 하나에 직접 클론하세요:

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills ~/.agents/skills/scientific-agent-skills
# 또는 프로젝트별:
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.agents/skills/scientific-agent-skills

전제 조건

  • 지원되는 AI 에이전트: Agent Skills 표준을 지원하는 모든 에이전트 (Cursor, Claude Code, Codex, Google Antigravity, OpenClaw, NemoClaw, Pi, Hermes 등)
  • Python 3.8+: 대부분의 스킬에는 Python 3.8 이상이 필요합니다.
  • 인터넷 연결: 데이터베이스 조회 및 API 호출에 필요합니다.
  • 선택 사항: API 키: 일부 데이터베이스 및 서비스에는 API 키가 필요할 수 있습니다 (예: NCBI, UniProt, ClinicalTrials.gov).

🔬 빠른 예제

예제 1: 약물 표적 결합 분석

# 에이전트가 drug_target_binding 스킬을 사용하여
# 약물-단백질 상호작용을 분석하도록 요청
"""
브루틴 티로신 키나제(BTK) 억제제 이브루티닙의 결합 친화도를 분석해 주세요.
결합 자세를 시각화하고 주요 상호작용을 강조하세요.
"""

예제 2: 단일 세포 RNA-seq 분석

# 에이전트가 scanpy 스킬을 사용하여
# scRNA-seq 데이터를 처리하도록 요청
"""
10x Genomics PBMC 데이터세트를 다운로드하고,
Scanpy를 사용하여 품질 관리, 정규화, 클러스터링, 차등 발현 분석을 수행하세요.
"""

예제 3: 임상 시험 검색

# 에이전트가 clinical_trials 스킬을 사용하여
# 관련 임상 시험을 찾도록 요청
"""
전이성 흑색종에 대한 면역관문억제제 병용 요법의
3상 임상 시험을 찾아주세요.
"""

💡 사용 사례

  • 약물 발견 파이프라인: 가상 스크리닝, 분자 도킹, ADMET 예측, 리드 최적화
  • 유전체학 연구: 변이 분석, 유전자 발현 프로파일링, 경로 분석, 계통학
  • 임상 의사 결정: 임상 시험 매칭, 약물-약물 상호작용, 치료 계획
  • 재료 과학: 결정 구조 예측, 상 다이어그램 분석, 특성 최적화
  • 환경 과학: 기후 데이터 분석, 생태 모델링, 원격 탐사
  • 생물정보학 파이프라인: 서열 분석, 단백질 구조 예측, 메타유전체학
  • 의료 영상: MRI 처리, CT 재구성, 병변 검출
  • 과학 커뮤니케이션: 문헌 검토, 원고 준비, 포스터 제작

📚 사용 가능한 스킬

사용 가능한 스킬의 전체 목록 보기


🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.


❓ 문제 해결

일반적인 문제

  1. 스킬이 발견되지 않음
  • 스킬이 올바른 디렉토리에 설치되었는지 확인하세요.
  • 에이전트가 Agent Skills 표준을 지원하는지 확인하세요.
  • 에이전트를 다시 시작하세요.
  1. API 키 오류
  • 필요한 API 키가 환경 변수로 설정되었는지 확인하세요.
  • 각 데이터베이스의 문서를 확인하세요.
  1. 종속성 문제
  • 필요한 Python 패키지가 설치되었는지 확인하세요.
  • pip install -r requirements.txt를 실행하세요.

❓ FAQ

Q: 이 스킬은 Claude에서만 작동하나요? A: 아니요. Scientific Agent Skills는 Agent Skills 표준을 지원하는 모든 AI 에이전트와 작동하도록 설계되었습니다. 여기에는 Cursor, Claude Code, Codex, Google Antigravity, OpenClaw, NemoClaw, Pi, Hermes 등이 포함됩니다.

Q: 사용자 정의 스킬을 만들 수 있나요? A: 네! Agent Skills 표준은 사용자 정의 스킬을 지원합니다. 자세한 내용은 Agent Skills 문서를 참조하세요.

Q: 이 스킬은 무료인가요? A: 네, 이 저장소의 모든 스킬은 MIT 라이선스에 따라 오픈소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.

Q: 상업적 지원이 필요하면 어떻게 하나요? A: K-Dense는 엔터프라이즈 고객을 위한 상업적 지원 및 컨설팅을 제공합니다. 자세한 내용은 k-dense.ai를 방문하세요.


📝 인용

연구에 Scientific Agent Skills를 사용하는 경우 다음과 같이 인용해 주세요:

@software{scientific_agent_skills,
  author = {K-Dense},
  title = {Scientific Agent Skills},
  year = {2025},
  url = {https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills}
}

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

원본 저장소: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

라이선스: MIT

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