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name scientific-research description 科学研究所助手——集成 K-Dense Scientific Agent Skills（139个科研技能+78个公开科学数据库）， 覆盖文献综述、生物信息学、化学信息学、药物发现、数据分析、科学写作、文档处理等领域。 核心原则：它是加速器，不是自动驾驶仪——帮你省掉机械劳动，不做科学判断。 Trigger keywords: 科研, 文献综述, 文献检索, 论文写作, 生信分析, 单细胞, 分子对接, 药物发现, 化学信息学, 科学写作, 学术海报, 学术PPT, 数据库查询, 数据分析, scientific research, literature review, bioinformatics, drug discovery, cheminformatics, paper writing, single cell, molecular docking, 科学研究, 科研助手, 实验数据分析, 查文献. metadata {"category":"thinking"} 科学研究所助手 (Scientific Research Assistant) 前置条件 本 Skill 基于 K-Dense Scientific Agent Skills （27.4k⭐，160,000+ 科学家在使用）。 首次使用前需要安装： # 一键安装全部139个技能（不推荐新手） npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills # 推荐：按需逐个安装 gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills <skill-name> # 锁定版本（避免"上周能跑这周结果变了"） gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills --pin v2.39.0 环境要求 ： Windows 用户需要 WSL2 （底层依赖 Linux 生态的 Python 科学计算库） 包管理使用 uv （非 pip/conda） Python 3.12+ 技能体系总览 K-Dense 覆盖十大领域、139个技能、78个公开科学数据库（加上聚合接口实际可调用近200个数据源）： 领域 代表技能 核心数据库 生物信息学 scanpy, biopython, pydeseq2, scvelo, scvi-tools NCBI Gene, UniProt, KEGG, Reactome, STRING, ClinVar, COSMIC 化学信息学 rdkit, deepchem, datamol, molfeat, medchem PubChem, ChEMBL, PDB, AlphaFold DB, ZINC 蛋白质组学 diffdock, openmm, mdanalysis UniProt, PDB, AlphaFold DB 临床研究 — ClinVar, COSMIC, ClinicalTrials.gov, FDA 医学影像 — — 机器学习 scikit-learn, statsmodels, pymc, timesfm — 材料科学 — — 地理空间 geopandas, geomaster — 实验室自动化 — — 科学交流 scientific-writing, latex-posters, scientific-slides, infographics — 按研究方向的技能推荐 1. 只需要科研写作辅助 核心必装： literature-review — 10个数据库并行检索，文献从两三天缩到几小时 scientific-writing — IMRAD结构写作辅助（不是代写，是帮查结构和措辞） citation-management — 自动生成BibTeX，兼容Zotero 按需补： peer-review — 投稿前按审稿人视角过一遍 latex-posters — 学术海报 scientific-slides — 学术幻灯片 mermaid — Markdown里画流程图 infographics — AI生成信息图表 文档处理全装： pdf, docx, pptx, xlsx, markitdown （markitdown 支持十几种格式转 Markdown，一个技能通吃） ⚠️ 注意：写作技能默认会调用 scientific-schematics 和 generate-image 画图， 这俩需要连外部生图服务。连不上的话告诉 AI 不要画图，否则会一直重试连接。 2. 数据分析和可视化 核心必装： matplotlib + seaborn — 出版级图（前者精调，后者快速探索） statsmodels — 统计建模（偏推断） scikit-learn — 经典机器学习一站式 eda — 200+格式自动检测，出数据质量报告 按需补： networkx — 网络分析 dask / polars — 大数据 pymc — 贝叶斯 timesfm — Google零样本时间序列 geopandas + geomaster — 地理空间和遥感 3. 生物信息学 核心必装： scanpy — 单细胞标配，质控到聚类一条龙 biopython — 序列处理老大哥 pydeseq2 — 差异表达，结果直连KEGG/Reactome做通路富集 按需补： scvelo — RNA velocity scvi-tools — 深度学习单细胞 cellxgene-census — 直连6100万+公开参考数据 arboreto — 基因调控网络 pysam — VCF处理 database-lookup 必装（通过它连接）： NCBI Gene, UniProt, KEGG, Reactome, STRING, ClinVar, COSMIC 4. 药物发现 / 化学信息学（整套技能最成熟的领域） 核心必装： rdkit — 化学信息学瑞士军刀 deepchem — 深度学习药物设计（ADMET预测、QSAR建模） diffdock — 分子对接（AI直接驱动，不用手动准备输入文件） 按需补： datamol — RDKit现代包装，API更顺手（建议直接必装） molfeat — 分子特征工程 openmm + mdanalysis — 分子动力学模拟 + 轨迹分析 medchem — 药物化学性质优化 database-lookup 必装： ChEMBL, PubChem, PDB, AlphaFold DB, ZINC 5. 通用必装（不管什么方向） database-lookup — 78个数据库统一接口，最值得装的一个 markitdown — 格式转换万能胶 citation-management — 查文献随手导BibTeX paper-lookup — 比PubMed网页快，比Google Scholar结构化 核心使用原则 1. 它是加速器，不是自动驾驶仪 ✅ 帮你省掉"怎么写代码"的时间 ❌ 不能替代"怎么分析数据"的判断 你的角色从"写脚本的人"变成"审结果的人"——你得有这个判断力 2. 跨数据库串联是真正的杀手锏 以前：ChEMBL查活性 → 导出CSV → Python脚本 → PubMed查文献 → 写报告（三四个工具来回切） 现在： "查ChEMBL里EGFR抑制剂的活性数据，用RDKit做SAR分析，同步搜PubMed耐药机制，最后汇总" ——一次搞定。切换成本被抹掉了。 3. 写作类比分析类更稳 分析类技能需要对领域知识做正确判断——这在目前AI能力边界上还是模糊地带。 写作、排版、格式转换是结构化任务，规则明确，AI执行更稳。 4. 结果必须验证 例如 RDKit 跑分子描述符——某些含特殊官能团的分子，默认参数给出的质子化状态可能不对。 结果看起来漂亮，实际上不准。 如果你不懂底层原理，你根本看不出来结果有问题。 5. 安装前花五分钟读 SKILL.md 知道这个技能依赖哪些包、调什么API、有什么限制。比出问题了回头排查省时间。 典型工作流示例 文献综述加速 1. 用 paper-lookup 检索关键词（比PubMed快，结构化输出） 2. 用 literature-review 跑10个数据库并行检索，自动去重，按主题分组 3. 用 citation-management 导出 BibTeX 4. 人工精读筛选——它给你的是阅读路线图，不是替你读 单细胞数据分析 1. 用 scanpy 跑标准流程：质控 → 标准化 → 降维 → 聚类 2. 用 database-lookup 查标记基因（CellMarker/PanglaoDB） 3. 人工判断细胞类型注释——技能给的标注比较粗糙 （比如只标"T细胞"，你得自己判断是CD4+/CD8+/Treg/Th17） 4. 用 pydeseq2 做差异表达 5. 用 database-lookup 连 KEGG/Reactome 做通路富集 文档处理流水线 markitdown: 十几种格式 → Markdown pdf/docx/pptx/xlsx: 格式互转 scientific-slides: 学术幻灯片骨架 latex-posters: 学术海报 避坑指南 Windows用户必须WSL2 ，原生PowerShell会编译报错 uv可能跟conda冲突 ，注意环境隔离 生图技能需要外部API （Nano Banana2/OpenRouter），连不上就跳过，否则一直重试 不要一键全装139个技能 ——按研究方向选装，读完SKILL.md再决定 锁定版本号 ，科研最怕"上周能跑这周结果变了" 很多技能只是"文档搬运工" ——把官方API文档搬过来加最佳实践，不是领域专家深度指导 AI的"懂" ≠ 人的"懂" ——你还是要手动验证关键步骤 与其他科研工具的关系 工具 定位 与本技能的关系 K-Dense Scientific Skills 肌肉——142个具体技能+78个数据库 本技能的知识来源 academic-research-skills 骨架——五阶段研究流程管理 互补，可同时使用 Stanford Virtual Lab AI Agent自主设计实验 同一种激进方向 参考 K-Dense GitHub: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills academic-research-skills: 26.5k⭐, 博士全流程研究管理 安装命令: npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills 单技能安装: gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills <name>