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Scientific Agent Skills es una colección de código abierto de 166 habilidades listas para usar para agentes de IA que admiten el estándar abierto Agent Skills. Está diseñada para ofrecer a un agente de codificación de propósito general orientación curada y sensible a la versión para bibliotecas científicas, bases de datos y flujos de trabajo, en lugar de depender de que el agente redescubra las APIs desde cero. Lo que contiene el repositorio: - Más de 100 integraciones de bases de datos científicas y financieras. Una habilidad unificada de búsqueda de bases de datos cubre 78 bases de datos públicas, como PubChem, ChEMBL, UniProt, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FRED y USPTO, con habilidades dedicadas para DepMap, Imaging Data Commons, PrimeKG, NCATS ARAX, Datos Fiscales del Tesoro de EE. UU., Hugging Science, OneKGPd, Inteligencia Genómica y AlphaGenome. Los paquetes multibase como BioServices, BioPython y gget extienden aún más la cobertura. - Más de 70 habilidades optimizadas de paquetes Python con flujos de trabajo explícitos y conscientes de la versión para bibliotecas como RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, PyTDC, PathML, pydicom, NeuroKit2, PufferLib, QuTiP, GeoPandas, pymatgen, BioPython, Qiskit, OpenMM y MDAnalysis. - 9 habilidades de integración científica para plataformas como Benchling, DNAnexus, LatchBio, OMERO, Protocols.io, Open Notebook, Ginkgo Cloud Lab, LabArchives y Opentrons. - 30+ herramientas de análisis y comunicación que cubren revisión de literatura, escritura con trazabilidad de evidencia, revisión por pares, procesamiento de documentos, recuperación de artículos completos y archivos regulatorios, integraciones de búsqueda, pósteres y diapositivas PPTX, esquemáticos, infografías y diagramas Mermaid. - 10+ herramientas de investigación y herramientas clínicas que incluyen generación de hipótesis, redacción de propuestas de subvención, investigación ideal para apoyo a la decisión clínica, modelado y simulación PK/PD, BIDS, preparación de evidencia acorde a estándares ISA, validación y transferencia de métodos analíticos, análisis de escenarios y borradores de habilidades derivadas de flujos de trabajo. Cada habilidad se distribuye con un documento SKILL.md, ejemplos de código prácticos, casos de uso, guía de integración y material de referencia. Las habilidades que incluyen guiones también disponen de un conjunto de pruebas, y la CI aplica requisitos estructurales como frontmatter, resolución de enlaces y análisis de scripts. Las opciones de instalación descritas en el README incluyen el instalador de habilidades npx, el comando GitHub gh con fijación de versiones y puntos de extensión, y el empaquetado como complemento para clientes como Cursor y Codex. La instalación manual en directorios de usuario o de proyecto también se documenta, además de notas para entornos como NemoClaw que restringen el tráfico entrante. EL README incluye un aviso de seguridad importante: las habilidades pueden ejecutar código, instalar paquetes, realizar solicitudes de red y modificar archivos; por lo tanto, se recomienda instalar solo lo necesario, leer el SKILL.md de cada habilidad, verificar historial de contribuciones, ejecutar el analizador de seguridad Cisco AI Defense localmente y notificar comportamiento inusual. Ejecución de escaneos se ejecuta periódicamente y se publican los resultados. El proyecto se distribuye con licencia MIT, cita un artículo de arXiv y está mantenido por K-Dense. La comunidad contribuye a él y está dirigido a investigadores, laboratorios e ingenieros que deseen utilizar un agente de IA para llevar a cabo flujos de trabajo multi-etapa en biología, química, medicina, ciencia de materiales, física, análisis geoespacial, entre otros.