SciAgent-Skills

让 AI 秒变生信专家，197 个技能开箱即用

SciAgent-Skills 是一个为 Claude Code 及其他 AI 智能体打造的生物信息学与生命科学技能库，包含 197 个可复用的技能模块，覆盖 RNA-seq、单细胞分析、药物发现、蛋白质组学等核心领域。它解决了科研人员在使用 AI 进行复杂生信分析时缺乏专业工具链的问题，通过标准化技能接口，让 AI 能直接调用专业分析流程，在 BixBench 基准测试中达到 92.0% 的准确率。项目还支持 OmicsHorizon 平台，提供从数据预处理到结果解读的一站式能力，显著降低生信分析的门槛，提升科研效率。

开源 unknown 智能体

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GitHub 星标 ★ 367

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队jaechang-hits

所属国家

官网地址https://omicshorizon.ai/en

GitHubhttps://github.com/jaechang-hits/SciAgent-Skills

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型ai-agent,bioinformatics,biostatistics,bixbench,cheminformatics,claude-code,claude-plugin,claude-skills,computational-biology,drug-discovery,genomics,life-sciences,omicshorizon,open-source,proteomics,rna-seq,scientific-computing,scientific-skills,single-cell,skills-library

GitHub 星标★ 367

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-18 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

覆盖 RNA-seq、单细胞、药物发现等 197 个技能，生态全面
BixBench 92.0% 准确率，实战验证性能可靠
深度适配 Claude Code，无缝集成现有 AI 工作流

不足之处

文档/社区待观察
依赖 Claude Code，对其他 AI 框架支持有限

适用场景

科研人员用自然语言让 AI 完成 RNA-seq 差异表达分析
药物研发团队借助 AI 进行化合物虚拟筛选与性质预测
生物信息学初学者通过 AI 辅助学习单细胞数据分析流程

替代项目

BioAgent、BioCoder、Awesome-AI4S

项目介绍

SciAgent-Skills 是智能体领域的开源项目，由 jaechang-hits 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,499 个项目，GitHub 星标数为 365。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 298 增加到 365，净增 67。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-18。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：科研人员用自然语言让AI完成RNA-seq差异表达分析。同类可对比的替代方案包括 BioAgent、BioCoder、Awesome-AI4S。

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