Compétences scientifiques Claude : Le kit ultime open‑source pour la science alimentée par l’IA

Les scientifiques et les développeurs cherchent tous des moyens d’automatiser les pipelines fastidieux d’analyse de données, d’intégrer des bases de données disparates, et de transformer un modèle de langage en partenaire de recherche. Le plugin Claude Scientific Skills de K‑Dense répond à toutes ces attentes. Le projet regroupe plus de 140 compétences spécialisées — allant de la génomique et la chimie computationnelle aux essais cliniques et aux utilitaires d’apprentissage automatique — dans un dépôt plug‑and‑play.

Qu’est‑ce que les Compétences scientifiques Claude ?

Au cœur, le dépôt est un plugin compatible Claude Code/MCP qui étend les capacités du modèle avec :

1. Outils spécifiques au domaine – plus de 28 bases de données scientifiques (PubMed, Ensembl, AlphaFold DB, COSMIC, etc.) et plus de 55 bibliothèques Python (RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, BioPython, etc.).
2. Blocs de construction de flux de travail – carnets et définitions de compétences prêtes à l’emploi qui vous permettent de chaîner des opérations (par ex. interroger une base de données, traiter les données et visualiser les résultats) avec une seule invite.
3. Utilisation sans configuration – le plugin K‑Dense‑AI/claude-scientific-skills fonctionne immédiatement dans Claude Code, Cursor IDE ou tout client MCP.
4. Prêt pour l’entreprise – la licence MIT permet l’usage commercial, et la communauté maintient et étend activement l’ensemble des compétences.

Pourquoi cette solution est importante – Traditionnellement, les chercheurs passent des heures à écrire des wrappers autour des API brutes. Avec les Compétences scientifiques Claude, le modèle découvre et applique automatiquement la compétence la plus adaptée en fonction de la description de la tâche, accélérant considérablement les cycles de recherche.

Installation du plugin

1. Claude Code (recommandé)

# 1️⃣ Installez Claude Code si vous ne l’avez pas déjà
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash   # macOS / Linux
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex          # Windows

# 2️⃣ Enregistrez le marketplace K‑Dense
/plugin marketplace add K-Dense‑AI/claude-scientific-skills

# 3️⃣ Installez le bundle de compétences
/plugin install scientific-skills@claude-scientific-skills

2. Tout client compatible MCP

• Serveur MCP hébergé – dirigez votre client vers https://mcp.k-dense.ai/claude-scientific-skills/mcp.
• Auto‑hébergé – clonez le dépôt claude-skills-mcp et exécutez votre propre serveur pour un contrôle complet.

Une fois installé, tapez simplement une invite dans Claude, par ex.

« Aidez‑moi à concevoir un pipeline de dépistage virtuel pour des inhibiteurs de EGFR. »

Le modèle invoquera automatiquement les compétences pertinentes (requête ChEMBL, analyse SAR RDKit, docking DiffDock, recherche de littérature PubMed…).

Fonctionnalités clés & Points forts

L’ensemble des compétences est modulaire : chaque compétence possède un SKILL.md avec instructions d’utilisation, dépendances et même des extraits de test. Le projet fournit également un fichier docs/examples.md complet contenant des workflows multi‑étapes.

Cas d’usage réels

1. Découverte de médicaments — Un prompt déclenche un pipeline en 4 étapes : récupération des ligands EGFR depuis ChEMBL, analyse SAR RDKit, dépistage virtuel d’un sous‑ensemble ZINC via DiffDock et génération d’un rapport PDF avec ReportLab.
2. Analyse à cellule unique — Chargez un jeu de données 10X, exécutez le QC, intégrez avec des atlas externes et générez une carte de types cellulaires en une seule passe.
3. Médecine de précision — Annoter des fichiers VCF patients avec ClinVar+COSMIC, récupérer les preuves cliniques et produire un résumé de plan de traitement.
4. Sciences des matériaux — Prédire la stabilité des structures cristallines via Pymatgen, générer des diagrammes de phase et visualiser avec Matplotlib.

Ces workflows montrent comment le plugin peut réduire drastiquement le temps de développement, de jours à minutes.

Communauté & Support

• Le dépôt héberge une liste de contributeurs croissante (plus de 10 développeurs principaux) et un canal GitHub Issues actif pour les rapports de bugs, demandes de fonctionnalités et améliorations de documentation.
• L’écosystème K‑Dense s’étend à une interface web (K‑Dense Web) offrant un calcul cloud et un catalogue de plus de 200 compétences.
• Le projet encourage les contributions open‑source : ajouter de nouvelles compétences consiste simplement à créer un sous‑dossier avec un SKILL.md bien formaté et à inclure les spécifications de dépendances.

Perspectives

Les prochains jalons comprennent :

• Auto‑génération de fragments de code basés sur les invites, exploitant les nouvelles capacités de Claude 3.
• Intégration avec d’autres plateformes cloud (AWS Inferentia, GCP Vertex, Azure) pour un accès GPU à la demande.
• Couverture de domaines supplémentaires tels que la neuro‑science, l’astronomie et la chimie quantique, étendant la bibliothèque de compétences au-delà de 200.

Commencez dès aujourd’hui

1. Donnez une étoile au dépôt pour montrer votre soutien.
2. Installez le plugin selon les instructions ci‑dessus.
3. Plongez dans docs/examples.md et commencez à taper des invites dans Claude ; le plugin vous surprendra en réunissant automatiquement les outils appropriés.

« Quel est le meilleur échafaudage de ligand pour une nouvelle kinase ? » — Le système interrogera les bases de données, exécutera le docking et générera une réponse concise avec visualisations, le tout grâce au même bundle de compétences.

Résumé

Les Compétences scientifiques Claude transforment Claude d’un puissant modèle de langage à un scientifique IA capable d’écrire du code, d’interroger des bases de données et de produire du matériel publication‑ready, tout cela sans configuration. Si vous développez ou utilisez du logiciel scientifique, si vous êtes développeur open‑source ou si vous travaillez dans un laboratoire de recherche visant à accélérer les expériences, ce dépôt mérite votre attention.

Références

• GitHub : https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
• Démo K‑Dense Web : https://k-dense.ai
• Documentation : https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/blob/main/docs/examples.md