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Claude Scientific SkillsでAI研究を解き放つ – 完全なオープンソースツールキット

January 16, 2026
カテゴリ: 実用的なオープンソースプロジェクト
タグ:
Developer Tools Open Source AI Claude Skills Scientific Computing AI Research

Claude Scientific Skills：AI駆動科学の究極オープンソースツールキット

科学者も開発者も、面倒なデータ分析パイプラインを自動化し、分散データベースを統合し、言語モデルを研究パートナーに変えたいと考えています。K‑Denseの Claude Scientific Skills プラグインは、これらすべてを実現します。プロジェクトは、ゲノミクスからケミインフォマティクス、臨床試験や機械学習ユーティリティまで、140以上の専門スキルを1つのプラグ・アンド・プレイリポジトリにまとめています。

Claude Scientific Skills とは？

本質的に、このリポジトリは Claude Code / MCP 互換プラグインで、モデルの機能を以下で拡張します。

  1. ドメイン固有ツール – 28以上の科学データベース（PubMed、Ensembl、AlphaFold DB、COSMIC など）と 55以上の Python ライブラリ（RDKit、Scanpy、PyTorch Lightning、BioPython など）。
  2. ワークフロービルディングブロック – 使いまわし可能なノートブックとスキル定義を提供し、操作をチェーン（例：データベース検索 → データ処理 → 可視化）できます。1 つのプロンプトで実行可能です。
  3. ゼロセットアップ – K‑Dense‑AI/claude-scientific-skills プラグインは Claude Code、Cursor IDE、または任意の MCP クライアントで即座に動作します。
  4. エンタープライズ対応 – MIT ライセンスにより商用利用が許可され、コミュニティが積極的にスキルセットを保守・拡張しています。

なぜ重要か – 研究者は従来、原始 API 周りにラッパーを書き続ける時間を費やしてきました。Claude Scientific Skills を使えば、モデルがタスク記述に基づき最適スキルを自動で発見・適用し、研究サイクルを劇的に高速化します。

プラグインのインストール

1. Claude Code（推奨）

# 1️⃣ Claude Code をまだインストールしていない場合
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash   # macOS / Linux
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex          # Windows

# 2️⃣ K‑Dense マーケットプレイスを登録
/plugin marketplace add K-Dense‑AI/claude-scientific-skills

# 3️⃣ スキルバンドルをインストール
/plugin install scientific-skills@claude-scientific-skills

2. 任意の MCP 互換クライアント

  • ホスト型 MCP サーバ – クライアントを https://mcp.k-dense.ai/claude-scientific-skills/mcp にポイント。
  • セルフホスト – claude-skills-mcp リポジトリをクローンし、独自サーバを立ち上げて完全に制御。

インストール後は Claude にプロンプトを入力するだけです。

「EGFR 阻害剤のバーチャルスクリーニングパイプラインを設計するのを手伝って」

モデルは関連スキル（ChEMBL クエリ、RDKit SAR 分析、DiffDock ドッキング、PubMed 文献検索 …）を自動的に呼び出します。

キー機能とハイライト

スキルドメイン 実例ユースケース 代表的スキル
バイオインフォマティクス トランスクリプトーム QC、単一細胞統合 Scanpy、Cellxgene Census、Arbi‑Tool
ケミインフォマティクス ADMET、ドッキング RDKit、DiffDock、DeepChem
臨床研究 バリアント解釈、試験検索 ClinVar、ClinicalTrials.gov
データ可視化 研究論文図 Matplotlib、Seaborn、Plotly
オートメーション ラボプロトコル Opentrons、Benchling LIMS

スキルセットはモジュール式で、各スキルは SKILL.md に使用法、依存関係、テストスニペットを記載しています。プロジェクトはまた、複数ステップのワークフローを含む詳細な docs/examples.md を提供しています。

実際のユースケース

  1. 薬剤発見 – 1 つのプロンプトで 4 ステップパイプラインをトリガー：ChEMBL から EGFR バインダー取得、RDKit で SAR 分析、DiffDock で ZINC サブセットのバーチャルスクリーニング、ReportLab で PDF レポート作成。
  2. 単一細胞解析 – 10X データセットをロードし QC、外部アトラスと統合、細胞タイプマップ生成。すべてを 1 回のターンで完了。
  3. 精密医療 – VCF ファイルを ClinVar+COSMIC でアノテーション、臨床エビデンス取得、治療計画概要作成。
  4. 材料科学 – Pymatgen で結晶構造安定性予測、相ダイアグラム生成、Matplotlibで可視化。

これらのワークフローは、開発時間を数日から数分に劇的に短縮できることを示しています。

コミュニティとサポート

  • リポジトリは 10 名以上のコア開発者を持ち、バグ報告・機能要望・ドキュメント改良の GitHub Issues チャネルを活発に運営しています。
  • K‑Dense のエコシステムは、K‑Dense Web というウェブインターフェースを提供し、クラウド計算と 200＋スキルのカタログを提供。
  • プロジェクトはオープンソース貢献を奨励しており、新しいスキルを作成するのはサブフォルダを作成して Properly formatted SKILL.md と依存関係を追加するだけです。

今後の展望

今後のマイルストーンは次のとおりです。 - コードスニペットの自動生成：Claude 3 の新機能を活用し、プロンプトに基づくコード生成。 - 追加クラウドプラットフォーム統合：オンデマンド GPU アクセスのために AWS Inferentia、GCP Vertex、Azure へ拡張。 - ドメインカバレッジ拡大：神経科学、天文学、量子化学などを含み、200 スキルを超える拡張。

今日から始める

  1. Star でサポートを表明。
  2. 上記手順でプラグインをインストール。
  3. docs/examples.md を読み、Claude にプロンプトを入力開始。プラグインは適切なツールを自動で組み合わせます。

「新しいキナーゼの最適リガンドスキャフォールドは何ですか？」 システムはデータベース検索、ドッキング実行、可視化付きの簡潔な回答を生成します。

要約

Claude Scientific Skills は Claude を強力な言語モデルから AI 科学者 に変えます。コードを書き、データベースをクエリし、出版準備済み資料を生成でき、設定不要です。科学ソフトウェアを開発・利用する方、オープンソース開発者、研究所が実験を加速したい場合、このリポジトリは必見です。

参考文献 - GitHub: https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills - K‑Dense Web デモ: https://k-dense.ai - ドキュメント: https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/blob/main/docs/examples.md

元の記事: オリジナルを見る

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