প্রকল্প সম্পর্কে

Scientific Agent Skills হলো AI এজেন্টদের জন্য ১৬৬টি প্রস্তুত-ব্যবহারযোগ্য স্কিলের একটি ওপেন-সোর্স সংগ্রহ, যা ওপেন Agent Skills স্ট্যান্ডার্ড সমর্থন করে। এর উদ্দেশ্য হলো সাধারণ-উদ্দেশ্যের কোডিং এজেন্টকে বৈজ্ঞানিক লাইব্রেরি, ডেটাবেস এবং ওয়ার্কফ্লোর জন্য কিউরেটেড, ভার্সন-সচেতন নির্দেশনা দেওয়া, যাতে এজেন্টকে স্ক্র্যাচ থেকে API পুনরাবিষ্কার করতে না হয়। রিপোজিটরিতে যা রয়েছে: - ১০০+ বৈজ্ঞানিক ও আর্থিক ডেটাবেস ইন্টিগ্রেশন। একটি ইউনিফাইড ডেটাবেস-লুকআপ স্কিল ৭৮টি পাবলিক ডেটাবেস কভার করে, যেমন PubChem, ChEMBL, UniProt, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FRED এবং USPTO, সাথে DepMap, Imaging Data Commons, PrimeKG, NCATS ARAX, U.S. Treasury Fiscal Data, Hugging Science, OneKGPd, Genomic Intelligence এবং AlphaGenome-এর জন্য ডেডিকেটেড স্কিল। BioServices, BioPython এবং gget-এর মতো মাল্টি-ডেটাবেস প্যাকেজ আরও কভারেজ বাড়ায়। - ৭০+ অপটিমাইজড Python প্যাকেজ স্কিল, যার মধ্যে RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, PyTDC, PathML, pydicom, NeuroKit2, PufferLib, QuTiP, GeoPandas, pymatgen, BioPython, Qiskit, OpenMM এবং MDAnalysis-এর মতো লাইব্রেরির জন্য স্পষ্ট, ভার্সন-সচেতন ওয়ার্কফ্লো রয়েছে। - Benchling, DNAnexus, LatchBio, OMERO, Protocols.io, Open Notebook, Ginkgo Cloud Lab, LabArchives এবং Opentrons-এর মতো প্ল্যাটফর্মের জন্য ৯টি বৈজ্ঞানিক ইন্টিগ্রেশন স্কিল। - সাহিত্য পর্যালোচনা, প্রমাণ-ট্রেসযোগ্য লেখা, পিয়ার রিভিউ, ডকুমেন্ট প্রসেসিং, সম্পূর্ণ-টেক্সট পেপার এবং নিয়ন্ত্রক ফাইলিং অনুসন্ধান, সার্চ ইন্টিগ্রেশন, PPTX পোস্টার ও স্লাইড, স্কিম্যাটিক্স, ইনফোগ্রাফিক্স এবং Mermaid ডায়াগ্রাম কভার করে ৩০+ বিশ্লেষণ ও যোগাযোগ টুল। - হাইপোথিসিস জেনারেশন, গ্রান্ট রাইটিং, সমষ্টিগত ক্লিনিকাল ডিসিশন-সাপোর্ট রিসার্চ, PK/PD মডেলিং ও সিমুলেশন, BIDS, ISO স্ট্যান্ডার্ড-প্রস্তুতি প্রমাণ প্রস্তুতি, বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি বৈধকরণ ও স্থানান্তর, পরিস্থিতি বিশ্লেষণ এবং ওয়ার্কফ্লো-উদ্ভূত স্কিল ড্রাফটিং সহ ১০+ গবেষণা ও ক্লিনিকাল টুল। প্রতিটি স্কিলের সাথে SKILL.md ডকুমেন্ট, ব্যবহারিক কোড উদাহরণ, ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ইন্টিগ্রেশন নির্দেশিকা এবং রেফারেন্স উপাদান রয়েছে। যেসব স্কিলে স্ক্রিপ্ট বান্ডল করা আছে সেগুলির সাথে একটি টেস্ট স্যুটও রয়েছে, এবং CI ফ্রন্টম্যাটার, লিংক রেজোলিউশন এবং স্ক্রিপ্ট পার্সিং-এর মতো কাঠামোগত চুক্তি প্রয়োগ করে। README-তে বর্ণিত ইনস্টলেশন বিকল্পগুলির মধ্যে রয়েছে npx skills ইনস্টলার, GitHub CLI gh skill কমান্ড (ভার্সন পিনিং এবং আপডেট সাপোর্ট সহ), এবং Cursor ও Codex-এর মতো ক্লায়েন্টদের জন্য Agent Plugins প্যাকেজিং। ইউজার-লেভেল বা প্রজেক্ট-লেভেল স্কিল ডিরেক্টরিতে ম্যানুয়াল ইনস্টলেশনও নথিভুক্ত, সাথে NemoClaw-এর মতো হোস্টগুলির জন্য নোট যা আউটবাউন্ড নেটওয়ার্কিং সীমাবদ্ধ করে। README-তে একটি বিশিষ্ট নিরাপত্তা দাবিত্যাগ রয়েছে: স্কিলগুলি কোড এক্সিকিউট করতে, প্যাকেজ ইনস্টল করতে, নেটওয়ার্ক অনুরোধ করতে এবং ফাইল পরিবর্তন করতে পারে, তাই ব্যবহারকারীদের শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় জিনিস ইনস্টল করার, ইনস্টল করার আগে প্রতিটি SKILL.md পড়ার, কন্ট্রিবিউশন ইতিহাস পরীক্ষা করার, Cisco AI Defense স্কিল স্ক্যানার লোকালি চালানোর এবং সন্দেহজনক আচরণ রিপোর্ট করার পরামর্শ দেওয়া হয়। নিরাপত্তা স্ক্যানগুলি নিয়মিত সময়সূচীতে চালানো হয় এবং ফলাফল রিপোজিটরিতে প্রকাশিত হয়। প্রকল্পটি MIT লাইসেন্সযুক্ত, একটি arXiv পেপার উদ্ধৃত করে এবং কমিউনিটি অবদানের সাথে K-Dense দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। এটি গবেষক, ল্যাব এবং ইঞ্জিনিয়ারদের লক্ষ্য করে যারা জীববিজ্ঞান, রসায়ন, চিকিৎসা, পদার্থ বিজ্ঞান, পদার্থবিদ্যা, জিওস্পেশিয়াল বিশ্লেষণ এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলিতে মাল্টি-স্টেপ বৈজ্ঞানিক ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করতে AI এজেন্ট চান।