给AI装个科研工具包，一句话干完一天的活

查化合物要登ChEMBL，分析结构用RDKit，翻文献上PubMed，处理单细胞数据用Scanpy——做科研时这些工具要一个个打开，每个都要查文档、调参数。

现在有个开源项目把140个常用工具打包好，装进AI里。装完之后效果是：你说"帮我找EGFR抑制剂，分析结构特点"，它自动去ChEMBL查数据、用RDKit算性质、搜PubMed找文献，生成报告。

这个项目叫Claude Scientific Skills，专门给Claude这个AI用的。覆盖28个数据库、55个Python包、30多个辅助工具。

实际用起来什么感觉

有组病人的基因检测数据，VCF格式。以前要解析文件、去Ensembl注释、查ClinVar看致病性、上COSMIC找突变、搜PubMed找病例，每个数据库单独操作，快也要两三小时。

现在上传文件，说一句："分析遗传变异，看癌症相关基因，给临床解读。"十几分钟出结果，每个突变都标好了功能、致病性、参考文献。

单细胞测序分析也一样。传统流程要用Scanpy加载数据、质控、标注细胞、跑差异表达、做通路富集，每步写代码调参数，新手要学几周，熟手也得一两天。

现在："用Scanpy分析这组10X数据，标注细胞类型，找差异基因，做通路富集，看有没有治疗靶点。"它自动完成整个流程。

药物虚拟筛选更明显。以前要去ZINC筛化合物、下载数据、用RDKit过滤、找蛋白结构、配置对接软件、跑计算、查供应商，一两天工作量。

现在："去ZINC找分子量300-500、logP在2-4的小分子，用RDKit过滤，跟AlphaFold的EGFR蛋白做对接，看哪里能买。"几十分钟出结果。

关键是完全不需要懂工具怎么用。说清楚想做什么，它知道该调哪个数据库、怎么处理、怎么传给下一步。

先装Claude Code（Anthropic出的命令行工具）：

Mac/Linux：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows：

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

装好后输入：

/plugin marketplace add K-Dense-AI/claude-scientific-skills

按提示点几下就行。

之后直接说任务。比如"设计实验验证TP53在细胞凋亡里的作用"，它会查蛋白功能、找互作网络、搜文献、设计步骤、列试剂，甚至生成自动化液体处理协议。

"写篇CRISPR基因编辑最新进展的综述"，它去搜文献、提取信息、按学术规范写成文、管理引用。你最后润色就行。

用Cursor这类编辑器一键装。想在其他AI工具上用，可以连MCP服务器：https://mcp.k-dense.ai/claude-scientific-skills/mcp

项目MIT开源，免费用。工具把重复劳动自动化了，你把时间花在真正需要思考的地方。

项目地址： github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
系统要求： Python 3.9+ / uv / Claude Code