scientific-agent-skills

Scientific Agent Skills

🔔 Claude Scientific Skills는 이제 Scientific Agent Skills입니다. 동일한 스킬, 더 넓은 호환성 — 이제 Claude뿐 아니라 개방형 Agent Skills 표준을 지원하는 모든 AI 에이전트에서 작동합니다.

신규: K-Dense BYOK — Scientific Agent Skills로 구동되는, 데스크톱에서 실행되는 무료 오픈소스 AI 공동 연구자입니다. 자체 API 키를 사용하고, 40개 이상의 모델 중에서 선택하며, 웹 검색, 파일 처리, 100개 이상의 과학 데이터베이스, 그리고 이 저장소의 177개 스킬 전체에 접근할 수 있는 완전한 연구 워크스페이스를 제공합니다. 데이터는 사용자의 컴퓨터에 남아 있으며, 대규모 작업의 경우 선택적으로 Modal을 통해 클라우드 컴퓨팅으로 확장할 수 있습니다. 여기에서 시작하세요.

🎥 웨비나 녹화 — K-Dense BYOK 시작하기
로컬 머신에서 실행되고 Scientific Agent Skills로 구동되는 무료 오픈소스 AI 공동 연구자 K-Dense BYOK에 대한 실습 안내입니다. 설정 방법, 자체 API 키 사용, 그리고 이 스킬들을 활용한 실제 연구 워크플로 실행을 다룹니다. 사전 기술 경험은 필요하지 않습니다. 녹화 보기 →

최신 소식: 새로운 스킬, 릴리스 공지, 안내 영상, 연구 워크플로 데모, 그리고 자체 AI 에이전트와 함께 사용할 수 있는 예제를 위해 X, LinkedIn, YouTube, Reddit에서 K-Dense를 팔로우하세요.

📄 논문: Scientific Agent Skills는 Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents (arXiv:2609.00065)에 설명되어 있습니다. 연구에 이 스킬들을 사용하신다면 논문을 인용해 주세요.

K-Dense가 만든 AI 에이전트용 177개 과학 및 연구 스킬 모음입니다. 이 스킬들은 생물학, 화학, 의학, 물리학, 공학, 지구과학, 데이터 분석, 과학 커뮤니케이션을 다룹니다. 각 스킬은 특정 패키지, 데이터 소스 또는 워크플로에 대한 지침을 제공하며, 여기에는 해당 스킬을 사용하는 데 필요한 과학적 관례와 검증 검사가 포함됩니다.

이 모음은 개방형 Agent Skills 표준을 따르며 Cursor, Claude Code, Codex, Google Antigravity 및 기타 호환 호스트에서 작동합니다. 또한 이식 가능한 Agent Plugins 패키지(plugin.json + skills/)이므로 해당 표준을 지원하는 클라이언트는 이 모음을 하나의 플러그인으로 로드할 수 있습니다. 일러스트가 포함된 스킬 가이드, 스킬 카테고리 또는 전체 카탈로그를 둘러보고 작업에 관련된 스킬을 선택하세요.

⭐ 과학을 위한 AI를 더 쉽게 발견할 수 있도록 도와주세요: Scientific Agent Skills가 시간을 절약해 주거나, 에이전트에게 워크플로를 가르쳐 주거나, 연구실의 속도를 높이는 데 도움이 된다면 이 저장소에 스타를 눌러 주세요. 스타는 이러한 개방적이고 재사용 가능한 연구 스킬이 유지될 가치가 있다는 공개적 신호입니다. 과학자, 엔지니어, 오픈소스 기여자들이 프로젝트를 찾는 데 도움이 되고, 어떤 에이전트 스킬 표준이 실제로 채택되고 있는지 보여주며, 커뮤니티를 위해 이 모음을 계속 확장해야 할 명확한 이유를 제공합니다.

이 스킬들을 통해 AI 에이전트는 여러 과학 분야에 걸친 전문 과학 라이브러리, 데이터베이스, 도구와 원활하게 작업할 수 있습니다. 에이전트는 어떤 Python 패키지나 API든 자체적으로 사용할 수 있지만, 이렇게 명시적으로 정의된 스킬은 선별된 문서와 예제를 제공하여 아래 워크플로에서 에이전트를 훨씬 더 강력하고 신뢰할 수 있게 만듭니다:

🧬 생물정보학 및 유전체학 - 서열 분석, 단일세포 RNA-seq, 풀링된 CRISPR 스크린, 프라이머 설계, 앰플리콘 마이크로바이옴, 변이 주석, 계통발생학
🧪 화학정보학 및 신약 발견 - 분자 물성 예측, 가상 스크리닝, ADMET 분석, 분자 도킹, 리드 최적화, 보정된 1D NMR 처리
🔬 프로테오믹스 및 질량 분석 - LC-MS/MS 처리, 펩타이드 식별, 스펙트럼 매칭, 단백질 정량
🏥 임상 연구 및 근거 워크플로 - 임상시험, 약물유전체학, 변이 근거 검토, 약동학/약력학 모델링 및 용량-요법 평가, 집계 의사결정 지원 평가, 출처에 구속된 초안 보고서 구조, 임상의가 작성한 치료 결정의 서식화
🧠 헬스케어 AI 및 생체신호 연구 - EHR 및 모델 연구, 생리 신호 분석, 후향적 검증 — 환자별 진단, 치료, 경보 또는 배포 결정이 아님
🐭 전임상 연구 및 동물 복지 - 실험동물 연구를 위한 다변량 중증도 점수화 및 인도적 종료점 예측, 3Rs/개선 분석 및 EU Directive 2010/63/EU 보고용 — 중증도 평가를 돕는 도구이며 결코 결정 규칙이 아님
🖼️ 현미경, 의료 영상 및 디지털 병리 - 정량 형광 현미경, 프라이버시를 고려한 DICOM 처리, 연구 전용 전슬라이드 이미지 분석, 계산 병리, 방사선 데이터 워크플로
🧠 신경과학 및 전기생리학 - BIDS 데이터셋, NWB 변환 및 클록 정렬, 세포외 기록, 생리 신호
🤖 머신러닝 및 AI - 딥러닝, 강화학습, 시계열 분석, 모델 해석 가능성, 베이지안 방법
🔮 재료과학 및 화학 - 결정 구조 분석, CALPHAD 상평형, 대사 모델링, 계산 화학
🌌 물리학 및 천문학 - 천문 데이터 분석, 좌표 변환, 우주론 계산, 기호 수학, 물리 계산
⚙️ 공학 및 시뮬레이션 - 배터리 사이클 모델, 화학 반응속도론 및 착화 지연, 유체 역학, 실험실 하드웨어 CAD 및 맞춤 부품 제작, 이산 사건 시뮬레이션, 공정 최적화
📊 데이터 분석 및 시각화 - 통계 분석, 네트워크 분석, 시계열, 출판 품질 그림, 대규모 데이터 처리, EDA
🌊 화학 해양학 - 해수 탄산염 화학, 해양 산성화, 광물 포화도, 측정 불확도
🌍 지공간 과학 및 원격 탐사 - 위성 영상 처리, GIS 분석, 공간 통계, 지형 분석, 지구 관측을 위한 머신러닝
🧪 실험실 자동화 - 액체 처리 프로토콜, 실험실 장비 제어, 워크플로 자동화, LIMS 통합
📚 과학 커뮤니케이션 - 근거 추적 가능한 작성, 기밀 승인된 동료 심사, 문헌 종합, 문서 처리, 매크로 없는 PPTX 포스터, 슬라이드, 도식, 인용 관리
🔬 멀티오믹스 및 시스템 생물학 - 멀티모달 데이터 통합, 경로 분석, 탄소-13 대사 플럭스 추론, 생화학 반응속도 모델
🧬 단백질 공학 및 설계 - 단백질 언어 모델, 구조 예측, cryo-EM 정제, 서열 설계, 기능 주석
🧰 에이전트 플랫폼 및 인프라 - SDK, RPC, 확장, 사용자 정의 제공자/모델, 패키지, TUI 구성 요소, 세션 도구를 사용한 Pi 기반 구축
🎓 연구 방법론 - 근거에 구속된 후보 가설, 과학적 브레인스토밍, 비판적 사고, 연구비 신청서 작성, 학술 저작물의 정성적 저위험 평가
⚖️ 규제 및 표준 - ISO 경영시스템 및 실험실 표준을 위한 근거 준비 산출물 초안, 그리고 ICH/USP/CLSI 프레임워크에 따른 분석법 검증, 확인 및 이전 — 자격을 갖춘 검토를 위해 준비된 것이며, 결코 인증, 공인 또는 분석법 릴리스 결정이 아님

데스크톱의 AI 코딩 에이전트를 'AI 과학자'로 변환하세요!

🎬 Scientific Agent Skills가 처음이신가요? 빠른 안내를 위해 Scientific Agent Skills 시작하기 영상을 시청하세요.

🎥 더 많은 튜토리얼
K-Dense YouTube 채널에서 실제 연구 과제에 이 스킬들을 적용한 녹화 안내 영상:

영상
다루는 내용

Skills 101: 나만의 Scientific Agent Skill 만들기
새 스킬을 처음부터 작성, 테스트, 패키징하기

문헌 검토 및 가설 생성
문헌을 검색하고 근거에 기반한 가설 생성하기

실험 프로토콜 초안 작성 및 예산 책정
계획된 실험을 비용이 산정된 문서화된 프로토콜로 전환하기

심사자 의견에 대한 답변 초안 작성
심사자 피드백으로부터 항목별 반박 작성하기

AI가 Nature Medicine 논문을 재현할 수 있는가?
게재된 분석에 대한 엔드투엔드 재현 시도

📦 포함 내용
이 저장소는 다음 카테고리로 구성된 177개의 과학 및 연구 스킬을 제공합니다:

100개 이상의 과학 및 금융 데이터베이스 - Database Lookup 스킬은 공개, 등록 또는 라이선스 액세스가 가능한 80개 데이터베이스(PubChem, ChEMBL, UniProt, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FRED, USPTO 등)를 문서화하며, 엔드포인트 선택, 페이지네이션, 출처 표기를 포함합니다. 전용 스킬은 DepMap, Imaging Data Commons, PrimeKG, NCATS ARAX, U.S. Treasury Fiscal Data, Hugging Science, OneKGPd, Genomic Intelligence, AlphaGenome을 다룹니다. BioServices, Biopython, gget과 같은 다중 데이터베이스 패키지가 추가 범위를 제공합니다
70개 이상의 최적화된 Python 패키지 스킬 - RDKit, Scanpy, PyTorch Lightning, scikit-learn, PyTDC, PathML, pydicom, NeuroKit2, PufferLib, QuTiP, GeoPandas, pymatgen, BioPython, Qiskit, 분자 동역학(OpenMM/MDAnalysis) 등을 위한 명시적으로 정의된 버전 인식 워크플로. 에이전트는 여전히 어떤 Python 패키지든 사용할 수 있지만, 이 스킬들은 나열된 패키지에 대해 더 강력하고 안전한 지침을 제공합니다
9개의 과학 통합 스킬 - Benchling, DNAnexus, LatchBio, OMERO, Protocols.io, Open Notebook, Ginkgo Cloud Lab, LabArchives, Opentrons를 위한 명시적으로 정의된 스킬. 다시 말하지만 에이전트는 이들로 제한되지 않습니다 — Python에서 접근 가능한 모든 API나 플랫폼이 대상입니다. 이 스킬들은 최적화되고 사전 문서화된 경로입니다
30개 이상의 분석 및 커뮤니케이션 도구 - 문헌 검토, 근거 추적 가능한 과학적 작성, 기밀 동료 심사, 문서 처리, Paperclip(전문 논문, FDA/PMDA/EMA 제출 자료, 라인 고정 인용이 포함된 임상시험 등록부), Paperzilla, Exa Search, 매크로 없는 PPTX 포스터, 슬라이드, 도식, 인포그래픽, Mermaid 다이어그램 등
10개 이상의 연구 및 임상 도구 - 근거에 구속된 가설 생성, 연구비 신청서 작성, 집계 임상 의사결정 지원 연구, 임상의가 작성한 치료 계획 서식화, PK/PD 모델링 및 시뮬레이션(NCA, 집단 PK, 노출-반응, 생물학적 동등성, 초회 인체 투여량), BIDS, ISO 표준 준비 근거 준비(ISO 13485, ISO 14971, ISO/IEC 17025, ISO 15189), 분석법 검증 및 이전(ICH Q2(R2)/Q14, ICH M10, USP, CLSI EP), 시나리오 분석, Autoskill을 통한 워크플로 기반 스킬 초안 작성

모든 스킬에는 목적, 워크플로, 버전 메타데이터가 담긴 SKILL.md가 있습니다. 워크플로에 따라 코드 예제, 참조 문서, 실행 가능한 헬퍼 또는 템플릿도 포함됩니다. 번들 scripts/가 있는 스킬에는 tests/<skill-name>/ 아래에 해당 테스트 스위트와 tests/skill-requirements.toml의 의존성 항목이 있습니다.

2.72.0의 새로운 기능
Anthropic 자체 라이선스에 따라 anthropics/skills에서 벤더링되었던 docx, pdf, pptx, xlsx 문서 스킬은 더 이상 번들로 제공되지 않습니다. 이 모음은 이제 177개의 스킬을 보유합니다. 이 네 가지에 의존한다면 Anthropic 저장소에서 설치하세요. Scientific Slides는 이제 PptxGenJS 또는 python-pptx로 PowerPoint 덱을 만들고 LibreOffice와 자체 렌더링 및 검증 스크립트를 통해 검토합니다.

2.71.0의 새로운 기능
이 업데이트는 패키지 및 API 지침, 의존성 요구 사항, 참조 문서, 검증 워크플로를 포함하여 181개 스킬 전체를 갱신합니다. 주요 내용:

데이터베이스 검색: Database Lookup은 이제 액세스 요구 사항, 검색 계약, 출처 검사를 포함하여 80개 소스를 카탈로그화합니다.
패키지 호환성: 갱신된 문서화 기준에는 PathML 3.0.8, GeoPandas 1.2.0, 실험실 하드웨어 CAD용 build123d 0.13.0이 포함됩니다. PufferLib는 네이티브 5.0, PyPI 3.0.0, 과거 4.0 워크플로를 구분합니다.
이미지 생성 및 에이전트 도구: Generate Image는 모델 검색 및 요청 검증과 함께 OpenRouter Image API를 사용합니다. Pi Agent는 Pi 0.99.2, 네이티브 MCP, 갱신된 에코시스템 패키지를 문서화합니다.
RNA-seq 워크플로 경계: Bulk RNA-seq는 PyDESeq2 핸드오프를 위한 리드와 검증된 카운트를 준비하고, Pathway Enrichment는 다운스트림 농축을 다룹니다.

각 스킬은 자체 호환성 요구 사항과 검증 범위를 기록합니다. 이전 워크플로를 재사용하기 전에 해당 세부 정보를 확인하세요. 로컬 테스트, 라이브 서비스 검사, 예시는 서로 다른 범위를 가집니다.

Rece…