scientific-agent-skills

环境要求

• 能执行 gh skill 命令的环境（GitHub CLI）
• uv 包管理器，用于安装各技能的 Python 依赖
• Python 环境（按各技能 SKILL.md 分别安装依赖）
• 网络连接（数据库查询、托管模型、云平台需要联网）

安装与启动步骤

1. 1安装 uv（macOS/Linux）

   uv 是安装各技能 Python 依赖所用的包管理器，macOS 和 Linux 用官方脚本安装；Windows 见下一步。

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

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2. 2安装 uv（Windows）

   Windows 用户在 PowerShell 中执行官方安装脚本；也可改用 pip install uv 的方式安装。

   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

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3. 3验证 uv 是否可用

   安装完成后运行该命令，能正常输出版本号即表示 uv 已就绪；也可用 pip install uv 作为替代安装方式。

   uv --version

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4. 4浏览并安装技能库

   使用 gh skill 交互式浏览并安装本仓库的技能；若尚未安装 GitHub CLI，需先自行准备 gh 命令环境。

   gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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5. 5安装指定技能

   只装需要的技能时可带上技能名，例如 scanpy；其他技能名以仓库内目录和 SKILL.md 为准。

   gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills scanpy

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6. 6更新已装技能

   一条命令批量更新所有已安装技能，保持与仓库最新版本一致。

   gh skill update --all

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7. 7安装开发校验工具

   在仓库目录下执行 uv sync，安装仓库开发与校验所需的工具链；普通使用者按需执行。

   uv sync

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如何确认成功

运行 uv --version 能正常输出版本号，且 gh skill 安装完成后能在客户端中看到已加载的技能。

常见问题

注意事项

• 安装前请阅读完整的 SKILL.md 和 scripts/ 内容，先扫描再安装，并固定版本而不是跟随分支。
• 建议在策略受控的沙箱环境中运行这些技能，参考仓库的安全说明与博客文章。
• 如需开箱即用的桌面端体验，可使用 K-Dense BYOK：自带 API Key、支持 40+ 模型并内置本仓库全部 177 个技能。