借助 Claude 科学技能解锁 AI 研究——完整的开源工具包
Claude 科学技能:AI 驱动科学的终极开源工具包
科学家与开发者都在寻找自动化繁琐的数据分析流程、整合离散数据库、将语言模型转变为科研伙伴的方法。K‑Dense 的 Claude 科学技能插件在所有这些方面都能满足需求。该项目将 140 多个专业技能——从基因组学与化学信息学到临床试验与机器学习工具——打包到一个即插即用的仓库中。
Claude 科学技能是什么?
本质上,该仓库是一个 Claude Code/MCP 兼容插件,通过以下方式扩展模型的能力:
- 领域专属工具 – 28+ 个科学数据库(PubMed、Ensembl、AlphaFold DB、COSMIC 等)以及 55+ 个 Python 库(RDKit、Scanpy、PyTorch Lightning、BioPython 等)。
- 工作流构建块 – 现成的笔记本与技能定义,使你仅用一句提示即可串联操作(例如查询数据库、处理数据并可视化结果)。
- 零配置使用 –
K‑Dense‑AI/claude-scientific-skills插件可立即在 Claude Code、Cursor IDE 或任何 MCP 客户端中使用。 - 适合企业使用 – MIT 许可支持商业用途,社区积极维护并扩展技能集。
为何重要 – 传统上,研究人员需要花费数小时为原始 API 编写包装器。借助 Claude 科学技能,模型会根据任务描述自动发现并应用最适合的技能,大幅提升科研周转速度。
安装插件
1. Claude Code(推荐)
# 1️⃣ 安装 Claude Code(如果尚未安装)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # macOS / Linux
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex # Windows
# 2️⃣ 注册 K‑Dense 市场
/plugin marketplace add K‑Dense‑AI/claude-scientific-skills
# 3️⃣ 安装技能包
/plugin install scientific-skills@claude-scientific-skills
2. 任何 MCP 兼容客户端
- 托管的 MCP 服务器 – 将客户端指向
https://mcp.k-dense.ai/claude-scientific-skills/mcp。 - 自托管 – 克隆
claude-skills-mcp仓库并运行自己的服务器,以获得完全控制。
安装完成后,只需在 Claude 中输入一个提示,例如:
“请帮我设计一个针对 EGFR 抑制剂的虚拟筛选流程。”
模型将自动调用相关技能(ChEMBL 查询、RDKit SAR 分析、DiffDock 对接、PubMed 文献检索…)。
关键功能与亮点
| 技能领域 | 示例用例 | 代表性技能 |
|---|---|---|
| 生物信息学 | 转录组 QC,单细胞整合 | Scanpy、Cellxgene Census、Arbi‑Tool |
| 化学信息学 | ADMET,分子对接 | RDKit、DiffDock、DeepChem |
| 临床研究 | 变异解释,临床试验搜索 | ClinVar、ClinicalTrials.gov |
| 数据可视化 | 发表图表 | Matplotlib、Seaborn、Plotly |
| 自动化 | 实验室协议 | Opentrons、Benchling LIMS |
技能集是模块化的:每个技能都有 SKILL.md,包含使用说明、依赖项,甚至测试片段。项目还附带详尽的 docs/examples.md,包含完整的多步骤工作流。
真实案例
- 药物发现 – 一句提示即可触发 4 步流程:从 ChEMBL 获取 EGFR 结合物,使用 RDKit 进行 SAR 分析,利用 DiffDock 对 ZINC 子集进行虚拟筛选,并使用 ReportLab 生成 PDF 报告。
- 单细胞分析 – 载入 10X 数据集,完成 QC,整合外部细胞图谱,并在一次交互中生成细胞类型图。
- 精准医学 – 用 ClinVar+COSMIC 注释患者 VCF 文件,检索临床证据,并生成治疗方案摘要。
- 材料科学 – 使用 Pymatgen 预测晶体结构稳定性,生成相图,并用 Matplotlib 可视化。
这些工作流展示了插件如何将开发时间从几天压缩到几分钟。
社区与支持
- 仓库拥有不断扩大的贡献者团队(超过 10 位核心开发者),并设有活跃的 GitHub Issues 频道,用于提交 Bug、功能请求及文档改进。
- K‑Dense 生态系统扩展至 Web 界面(K‑Dense Web),提供云计算和 200+ 技能目录。
- 项目鼓励开源贡献:添加新技能只需创建一个格式正确的
SKILL.md子文件夹并包含依赖说明即可。
展望
未来里程碑包括: - 基于提示的 自动生成代码片段,利用新版本 Claude 3 的能力。 - 与更多云平台(AWS Inferentia、GCP Vertex、Azure)的 集成,实现按需 GPU 访问。 - 扩大 领域覆盖,涵盖神经科学、天文学和量子化学等,将技能库规模提升至 200 以上。
立即开始
- 点赞 仓库以展示支持。
- 按照上述说明安装插件。
- 浏览
docs/examples.md并开始在 Claude 中输入提示;插件会自动组合所需工具,让你惊喜。
“新的激酶最佳配体骨架是什么?” 系统将查询数据库、执行对接,并生成简明回答与可视化——这一切都由同一套技能包驱动。
总结
Claude 科学技能将 Claude 从一个强大的语言模型转换为 AI 科学家:它可以编写代码、查询数据库、生成符合出版物的材料——全部零配置。若你在构建或使用科学软件、从事开源开发或研究实验室需要加速实验,务必关注此仓库。
参考文献 - GitHub: https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills - K‑Dense Web demo: https://k-dense.ai - 文档: https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/blob/main/docs/examples.md