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Scientific Agent Skills는 오픈 Agent Skills 표준을 지원하는 AI 에이전트를 위한 166개의 즉시 사용 가능한 스킬로 구성된 오픈소스 컬렉션입니다. 이는 범용 코딩 에이전트가 API를 처음부터 다시 발견하는 데 의존하는 대신, 과학 라이브러리, 데이터베이스 및 워크플로에 대해 선별되고 버전 인식이 가능한 지침을 제공하도록 설계되었습니다. 저장소에 포함된 내용: - 100개 이상의 과학 및 금융 데이터베이스 통합. 통합 데이터베이스 조회 스킬은 PubChem, ChEMBL, UniProt, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FRED, USPTO 등 78개의 공개 데이터베이스를 다루며, DepMap, Imaging Data Commons, PrimeKG, NCATS ARAX, U.S. Treasury Fiscal Data, Hugging Science, OneKGPd, Genomic Intelligence, AlphaGenome 전용 스킬도 포함합니다. BioServices, BioPython, gget 같은 다중 데이터베이스 패키지가 적용 범위를 더 확장합니다. - RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, PyTDC, PathML, pydicom, NeuroKit2, PufferLib, QuTiP, GeoPandas, pymatgen, BioPython, Qiskit, OpenMM, MDAnalysis 등을 포함한 라이브러리용 명시적이고 버전 인식 워크플로를 갖춘 70개 이상의 최적화된 Python 패키지 스킬. - Benchling, DNAnexus, LatchBio, OMERO, Protocols.io, Open Notebook, Ginkgo Cloud Lab, LabArchives, Opentrons 같은 플랫폼을 위한 9개의 과학 통합 스킬. - 문헌 검토, 증거 추적 가능한 글쓰기, 동료 검토, 문서 처리, 전문(full-text) 논문 및 규제 서류 검색, 검색 통합, PPTX 포스터와 슬라이드, 도식, 인포그래픽, Mermaid 다이어그램을 다루는 30개 이상의 분석 및 커뮤니케이션 도구. - 가설 생성, 연구비 제안서 작성, 집계 임상 의사결정 지원 연구, PK/PD 모델링 및 시뮬레이션, BIDS, ISO 표준 대비 증거 준비, 분석법 검증 및 이전, 시나리오 분석, 워크플로 기반 스킬 초안 작성 등 10개 이상의 연구 및 임상 도구. 각 스킬에는 SKILL.md 문서, 실용적인 코드 예제, 사용 사례, 통합 지침 및 참고 자료가 포함됩니다. 스크립트를 번들로 포함하는 스킬에는 테스트 스위트도 있으며, CI는 frontmatter, 링크 해석, 스크립트 파싱과 같은 구조적 계약을 강제합니다. README에 설명된 설치 옵션에는 npx 스킬 설치 프로그램, 버전 고정 및 업데이트를 지원하는 GitHub CLI gh skill 명령, Cursor 및 Codex 같은 클라이언트용 Agent Plugins 패키징이 포함됩니다. 사용자 수준 또는 프로젝트 수준 스킬 디렉토리에 수동 설치하는 방법도 문서화되어 있으며, NemoClaw와 같이 아웃바운드 네트워킹을 제한하는 호스트에 대한 참고 사항도 포함되어 있습니다. README에는 눈에 띄는 보안 고지가 포함되어 있습니다. 스킬은 코드를 실행하고, 패키지를 설치하고, 네트워크 요청을 보내고, 파일을 수정할 수 있으므로, 사용자는 필요한 것만 설치하고, 설치 전에 각 SKILL.md를 읽고, 기여 이력을 확인하고, Cisco AI Defense 스킬 스캐너를 로컬에서 실행하고, 의심스러운 동작을 신고하도록 권고합니다. 보안 스캔은 정기적으로 실행되며 결과는 저장소에 게시됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스이며 arXiv 논문을 인용하고, 커뮤니티 기여와 함께 K-Dense가 유지관리합니다. 생물학, 화학, 의학, 재료 과학, 물리학, 지리공간 분석 및 관련 분야에서 다단계 과학 워크플로를 AI 에이전트가 처리하도록 하려는 연구자, 연구소 및 엔지니어를 대상으로 합니다.