Claude-scientific-skills：一套 Claude 的科学技能库 138个即插即用的科学技能 覆盖20+领域

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Claude Scientific Skills 是由 K-Dense Inc. 团队开发的开源项目，旨在为 Anthropic 的 Claude 模型提供系统化的科学计算与研究能力扩展插件集。

该项目包含 138 个预构建科学技能（Scientific Skills），覆盖从生命科学、化学、医学、材料科学、物理学、工程学到机器学习的主要科研领域。

项目通过 MCP（Model Context Protocol）框架使 Claude 能够直接调用高水平科研工具和数据库，实现从数据检索到建模分析、从多组学集成到报告生成的全流程科研任务自动化。

Claude Scientific Skills 的核心目标是：

将 Claude 从通用语言模型扩展为具备专业科研能力的 AI 研究助理（AI Co-Scientist）。

它通过标准化接口封装科研工具，使 Claude 能够： 1.

调用专业数据库与科学计算库；

执行复杂多步科研分析流程；

生成可重复、可审查的科学结果；

进行科学写作、文献综述与可视化。

该体系的核心优势在于跨领域融合 —— 用户无需自行集成不同的科学库与API，Claude可在单一环境中完成从数据采集 → 分析建模 → 结果可视化 → 科学写作的全流程任务。

一句话就是：一个能让 Claude变成“AI 科学家”的工具箱。它为 Claude 加上了 138 个科学技能，能自动完成科研分析、建模、图表制作，甚至撰写论文。

主要功能与模块

Claude Scientific Skills 包含 138 项科学技能，分布在多个科研领域中：

1️⃣ 生物与医学类

生物信息学与基因组学：序列分析、单细胞RNA-seq、变异注释、系统生物学等。

化学与药物发现：分子性质预测、虚拟筛选、分子对接、药物优化（RDKit、DiffDock、DeepChem）。

蛋白质组学与质谱学：LC-MS/MS 分析、蛋白鉴定与定量。

临床研究与精准医疗：药物安全性分析、临床试验检索、变异解释、药物基因组学。

医学影像与病理学：DICOM 图像分析、数字病理切片识别。

2️⃣ AI与计算科学类

机器学习与AI：深度学习、强化学习、时序分析、贝叶斯推断、模型可解释性。

多组学整合与系统生物学：多模态整合、通路富集、网络生物学。

材料科学与物理：晶体结构分析、量子计算（Qiskit、PennyLane）。

工程与仿真：系统建模、优化仿真、流体动力学。

3️⃣ 数据与科研支持类

数据分析与可视化：统计分析、网络可视化、出版级图表绘制（Matplotlib、Seaborn）。

实验室自动化：实验协议自动化、LIMS系统集成、Opentrons控制。

科学传播与写作：文献综述、同行评审、论文写作、幻灯片与海报生成。

研究方法学：假设生成、科研思维、基金申请、学者评估。

典型科研工作流实例

药物筛选与分子优化

任务：筛选潜在的 EGFR 抑制剂用于肺癌治疗。

自动化流程： 1.

查询 ChEMBL 获取已知 EGFR 抑制剂（IC50 < 50nM）；

使用 RDKit 分析分子结构与SAR关系；

借助 Datamol 生成衍生物并评估ADMET性质；

利用 DiffDock 进行虚拟对接；

查询 COSMIC 获取突变背景；

使用 PubMed 搜索耐药机制文献；

生成整合报告。

涉及技能： RDKit, DiffDock, DeepChem, PubMed, COSMIC, ReportLab

单细胞RNA-seq分析

任务：分析10X Genomics单细胞数据集，识别细胞类型并进行通路富集。

执行步骤： 1.

读取10X数据 → Scanpy进行质量控制；

移除双细胞并整合Cellxgene数据库；

基于 NCBI Gene 标记识别细胞类型；

使用 PyDESeq2 进行差异表达分析；

通过 Reactome/KEGG 进行通路富集；

自动生成报告与可视化图表。

涉及技能： Scanpy, Arboreto, KEGG, Reactome, PyDESeq2

临床变异解释

任务：解读VCF文件以评估遗传性肿瘤风险。

执行步骤： 1.

使用 pysam 解析VCF文件；

查询 Ensembl VEP 注释变异；

联合 ClinVar / COSMIC 获取致病性信息；

查询 ClinPGx 提取药物基因组学关联；

使用 ReportLab 自动生成临床报告。

涉及技能： pysam, Ensembl, ClinVar, COSMIC, ClinPGx, ReportLab

安装与配置流程（技术说明）

环境要求

Python ≥ 3.9（推荐3.12）

系统：macOS / Linux / Windows (WSL2)

依赖管理工具：uv

客户端：Claude Code / Cursor / 任意MCP兼容客户端

安装示例

# 1. 安装 Claude Code
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 2. 注册科学技能插件
/plugin marketplace add K-Dense-AI/claude-scientific-skills

# 3. 安装技能集
Open Claude Code → Plugins → Install “scientific-skills”

Claude 将自动检测科研任务并加载对应技能。

🌐 GitHub地址：https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills

📄 许可证：MIT（允许商业使用）

⭐ Star 数：4.2k+

🧑‍💻 作者：K-Dense Inc.

🧩 兼容平台：Claude Code、Cursor IDE、任意 MCP 客户端（包括 ChatGPT、OpenAI Agent SDK 等）

来源：Claude-scientific-skills：一套 Claude 的科学技能库 138个即插即用的科学技能覆盖20+领域

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