इस प्रोजेक्ट के बारे में

Scientific Agent Skills एक ओपन-सोर्स संग्रह है जिसमें AI एजेंटों के लिए 166 तैयार-उपयोग स्किल्स हैं जो ओपन Agent Skills मानक का समर्थन करते हैं। इसे एक सामान्य-उद्देश्य कोडिंग एजेंट को वैज्ञानिक लाइब्रेरी, डेटाबेस और वर्कफ्लो के लिए क्यूरेटेड, संस्करण-जागरूक मार्गदर्शन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, बजाय एजेंट पर APIs को शुरू से फिर से खोजने पर निर्भर रहने के। रिपॉजिटरी में क्या है: - 100+ वैज्ञानिक और वित्तीय डेटाबेस इंटीग्रेशन। एक एकीकृत डेटाबेस-लुकअप स्किल 78 सार्वजनिक डेटाबेस को कवर करती है जैसे PubChem, ChEMBL, UniProt, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FRED और USPTO, साथ ही DepMap, Imaging Data Commons, PrimeKG, NCATS ARAX, U.S. Treasury Fiscal Data, Hugging Science, OneKGPd, Genomic Intelligence और AlphaGenome के लिए समर्पित स्किल्स हैं। BioServices, BioPython और gget जैसे मल्टी-डेटाबेस पैकेज कवरेज को और बढ़ाते हैं। - 70+ अनुकूलित Python पैकेज स्किल्स जिनमें RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, PyTDC, PathML, pydicom, NeuroKit2, PufferLib, QuTiP, GeoPandas, pymatgen, BioPython, Qiskit, OpenMM और MDAnalysis सहित लाइब्रेरी के लिए स्पष्ट, संस्करण-जागरूक वर्कफ्लो हैं। - Benchling, DNAnexus, LatchBio, OMERO, Protocols.io, Open Notebook, Ginkgo Cloud Lab, LabArchives और Opentrons जैसे प्लेटफार्मों के लिए 9 वैज्ञानिक इंटीग्रेशन स्किल्स। - 30+ विश्लेषण और संचार उपकरण जिनमें साहित्य समीक्षा, साक्ष्य-ट्रेसेबल लेखन, पीयर रिव्यू, दस्तावेज़ प्रोसेसिंग, पूर्ण-पाठ पेपर और नियामक फाइलिंग पुनर्प्राप्ति, खोज इंटीग्रेशन, PPTX पोस्टर और स्लाइड्स, योजनाबद्ध, इन्फोग्राफिक्स और Mermaid डायग्राम शामिल हैं। - 10+ शोध और नैदानिक उपकरण जिनमें परिकल्पना निर्माण, अनुदान लेखन, समग्र नैदानिक निर्णय-समर्थन शोध, PK/PD मॉडलिंग और सिमुलेशन, BIDS, ISO मानक-तैयारी साक्ष्य तैयारी, विश्लेषणात्मक विधि सत्यापन और स्थानांतरण, परिदृश्य विश्लेषण और वर्कफ्लो-व्युत्पन्न स्किल ड्राफ्टिंग शामिल हैं। प्रत्येक स्किल के साथ एक SKILL.md दस्तावेज़, व्यावहारिक कोड उदाहरण, उपयोग के मामले, इंटीग्रेशन मार्गदर्शन और संदर्भ सामग्री आती है। जिन स्किल्स में स्क्रिप्ट बंडल होती हैं उनके पास एक टेस्ट सूट भी होता है, और CI संरचनात्मक अनुबंधों जैसे frontmatter, लिंक रिज़ॉल्यूशन और स्क्रिप्ट पार्सिंग को लागू करता है। README में वर्णित इंस्टॉलेशन विकल्पों में npx स्किल्स इंस्टॉलर, GitHub CLI gh स्किल कमांड (वर्जन पिनिंग और अपडेट सपोर्ट के साथ), और Cursor और Codex जैसे क्लाइंट के लिए Agent Plugins पैकेजिंग शामिल हैं। उपयोगकर्ता-स्तर या प्रोजेक्ट-स्तर स्किल निर्देशिकाओं में मैन्युअल इंस्टॉलेशन भी प्रलेखित है, साथ ही NemoClaw जैसे होस्ट्स के लिए नोट्स जो आउटबाउंड नेटवर्किंग को प्रतिबंधित करते हैं। README में एक प्रमुख सुरक्षा अस्वीकरण शामिल है: स्किल्स कोड निष्पादित कर सकती हैं, पैकेज इंस्टॉल कर सकती हैं, नेटवर्क अनुरोध कर सकती हैं और फ़ाइलों को संशोधित कर सकती हैं, इसलिए उपयोगकर्ताओं को सलाह दी जाती है कि वे केवल वही इंस्टॉल करें जो उन्हें चाहिए, इंस्टॉल करने से पहले प्रत्येक SKILL.md पढ़ें, योगदान इतिहास जांचें, Cisco AI Defense स्किल स्कैनर को स्थानीय रूप से चलाएं, और संदिग्ध व्यवहार की रिपोर्ट करें। सुरक्षा स्कैन आवर्ती अनुसूची पर चलाए जाते हैं और परिणाम रिपॉजिटरी में प्रकाशित होते हैं। परियोजना MIT लाइसेंस प्राप्त है, एक arXiv पेपर का उल्लेख करती है, और K-Dense द्वारा सामुदायिक योगदान के साथ अनुरक्षित है। इसका उद्देश्य शोधकर्ताओं, प्रयोगशालाओं और इंजीनियरों के लिए है जो एक AI एजेंट को जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, चिकित्सा, सामग्री विज्ञान, भौतिकी, भू-स्थानिक विश्लेषण और संबंधित क्षेत्रों में बहु-चरणीय वैज्ञानिक वर्कफ्लो संभालना चाहते हैं।