코딩 AI를 실험실 조교로, 과학 스킬 177개

같은 부탁, 스킬이 있고 없고의 차이

CRISPR 관련 최근 논문 찾아서 PDF까지 가져다줘

스킬 없이 코딩 AI만

그럴듯한 목록이 빨리 나오지만, 어디서 어떻게 찾았는지 남지 않고 없는 논문이 섞여도 알 길이 없어요.

paper-lookup 스킬을 켜면

어느 데이터베이스를 어떤 조건으로 불렀는지 기록이 남고, 비어 있으면 비어 있다고 말해요. 그래도 원문 확인은 사람 몫이에요.

스킬 문서가 적어 둔 절차(용도에 맞는 데이터베이스 고르기, 응답 모양 의심하기, 출처 기록)를 두 칸에 나란히 놓았어요.

다시 보기

paper-lookup 스킬 문서의 절차와 출력 형식을 보여 주려고 저희가 그린 예시예요. 논문 제목·DOI·건수는 지어낸 것이고, 왼쪽 칸의 실패 모양은 코딩 AI와 모델마다 달라요.

한눈에

어떻게 작동하나요

1. 설치하면 SKILL.md가 에이전트 손에 들어가요. 스킬마다 SKILL.md에 목적·절차·버전이 적혀 있고, 필요하면 참고 문서와 스크립트가 딸려요. 에이전트가 관련 일을 만나면 이 문서를 읽고 따르고, 프롬프트에서 스킬 이름을 불러 직접 켤 수도 있어요.2. 예를 들어 논문 찾기는 이렇게 가요. paper-lookup 스킬은 먼저 무엇을 찾는지(DOI 하나인지, 주제인지, 인용 그래프인지) 정하고, 그 용도에 맞는 데이터베이스 한두 곳만 골라요. 그다음 그 데이터베이스의 참고 문서를 읽는데, 거기에 '응답이 200이어도 실패일 수 있는' 함정이 적혀 있어요. 호출은 범위를 정해서 하고, 답은 어떤 주소와 조건으로 찾았는지 다시 돌릴 수 있게 기록해요.3. 문헌 조사는 일곱 단계예요. 계획과 범위 → 데이터베이스 검색(검색어와 날짜 기록) → 제목·초록·본문 순 선별 → 자료 추출과 질 평가 → 주제별 종합 → 인용 검증 → 문서 생성. 인용 검증은 스크립트로 DOI 등록을 확인한 뒤 실제 원문과 대조해요.4. 글쓰기는 근거 ID로 묶여요. scientific-writing 스킬은 사실이나 숫자를 담은 문장마다 [claim:C001] [evidence:E001] 같은 꼬리표를 붙이고, 사람이 출처를 열어 확인하고 누가 언제 확인했는지 적기 전엔 검증된 것으로 치지 않아요.스킬 문서 자체가 '사람이 원문을 열어 확인하기 전엔 검증된 게 아니다'라고 못 박아요. 이 도구를 쓰더라도 논문 인용은 직접 열어 확인하는 게 전제예요.

바로 쓸 수 있나요

시작하기

1. 한 줄 설치(클로드 코드·코덱스·제미나이 CLI·커서 등)

   Agent Skills 표준 설치 도구예요. 어디에 설치되는지는 쓰는 도구의 문서에서 확인하라고 README가 적어요.

   npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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2. 스킬 하나만 골라 설치(깃허브 CLI 2.90 이상)

   README가 전부 설치하지 말고 필요한 것만 넣으라고 권해요. 예: 논문 찾기 스킬만.

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

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3. uv 설치(맥·리눅스)

   스킬이 파이썬 패키지를 설치할 때 쓰는 도구예요. 윈도우는 WSL2 안에서 써요.

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

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4. 스킬 문서 읽고 의존 패키지 넣기

   각 스킬의 SKILL.md에 필요한 패키지·API 키·네트워크가 적혀 있어요. 스킬 파일을 넣어도 패키지는 자동으로 깔리지 않아요.

5. 에이전트에 부탁하기

   README 예시는 모두 이 한 줄로 시작해요. 그 뒤에 할 일을 적어요.

   Use available skills you have access to whenever possible. ...

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처음 쓰는 순서

1. 필요한 스킬만 고르기README가 전부 설치하지 말고 쓸 것만 넣으라고 권해요
2. SKILL.md 먼저 읽기무엇을 하고, 어떤 패키지와 외부 서비스를 쓰는지 확인
3. 설치npx skills add 또는 gh skill install <저장소> <스킬이름>
4. 의존 패키지 따로 설치스킬 파일을 넣어도 패키지는 안 깔려요. uv 로 스킬별 환경을 나눠요
5. 프롬프트 앞에 한 줄README 예시처럼 'Use available skills you have access to whenever possible' 로 시작

README의 시작하기·보안 안내·예시 프롬프트를 처음 쓰는 순서로 묶은 예예요.

스킬 하나를 켜면 에이전트가 이렇게 움직여요

명령어 전체 14개, 언제 쓰나

README 분류에서 연구실 밖에서도 쓸 만한 것을 골랐어요. 전체 177개 목록은 docs/skills.md, 과학자용 안내서는 docs/skill-guides 에 있어요. 스킬은 프롬프트에서 이름을 부르면 켜져요.

코딩 도구 없이도 써요

비슷한 도구

이 저장소는 코딩 AI에 연구 절차를 가르치는 쪽이고, GPT Researcher는 보고서를 바로 써 주는 쪽, AnythingLLM은 내 문서 안에서 답하는 쪽이에요(각 README 기준).

주의할 점

1. AI가 찾은 논문과 출처는 반드시 원문을 열어 확인하세요. 스킬 문서도 'DOI가 등록돼 있다는 것이 그 주장을 뒷받침한다는 뜻은 아니다', '사람이 열어 확인하기 전엔 검증된 게 아니다'라고 적어요.
2. 스킬은 코드를 실행하고 패키지를 깔고 네트워크에 접속하고 파일을 고칠 수 있어요. README의 보안 안내는 필요한 것만 설치하고, 설치 전에 SKILL.md를 읽고, 공개된 보안 점검 결과(docs/security-report.md)를 보라고 해요. 커뮤니티가 보탠 스킬은 회사가 만든 것만큼 꼼꼼히 보지 못했을 수 있다고도 밝혀요.
3. 저장소는 MIT지만 스킬마다 SKILL.md의 license 칸에 다른 라이선스가 적혀 있을 수 있어요. 상업적으로 쓰기 전에 쓰는 스킬의 라이선스를 하나씩 확인하라고 README가 거듭 적어요.
4. 임상·규제 스킬은 진단, 치료, 임상시험 적격 판단, 인증·승인 결정을 하지 않아요. README는 이런 스킬의 결과를 '자격 있는 전문가의 검토를 위한 초안'으로만 두라고 해요.
5. 스킬 파일을 넣어도 파이썬 패키지는 따로 깔아야 하고, 스킬끼리 파이썬 버전이나 패키지 버전이 충돌할 수 있어 환경을 나누라고 해요. 데이터베이스 조회는 속도 제한과 API 키가 걸릴 수 있어요.

더 보기

미국 회사 K-Dense Inc.(k-dense.ai)가 만들고 관리해요. README가 안내하는 논문 'Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents'(arXiv:2609.00065, Kassis 외, 2026)는 arXiv에 같은 제목과 저자로 올라 있는 것을 확인했어요(2026-11-03).

과학자용 스킬 안내서 ↗전체 스킬 목록 ↗활용 예시 모음 ↗보안 점검 결과 ↗논문(arXiv:2609.00065) ↗깃허브 저장소 ↗

낯선 말

1. 에이전트 스킬 · 코딩 AI가 특정 일을 할 때 꺼내 읽는 지침 묶음. SKILL.md 문서가 중심이에요
2. Agent Skills 표준 · 여러 코딩 도구가 같은 스킬 폴더를 읽을 수 있게 정한 공개 규격이에요
3. DOI · 논문마다 붙는 고유 번호. 10.으로 시작하고 링크로 바꿀 수 있어요
4. PubMed·arXiv·OpenAlex · 각각 의학, 물리·수학·컴퓨터 과학 사전 출판, 전 분야 논문을 모은 데이터베이스예요
5. uv · 파이썬 패키지를 빠르게 설치하고 환경을 나누는 도구예요
6. PRISMA · 체계적 문헌 조사에서 검색·선별 과정을 적는 표준 흐름도예요
7. 재현 가능 · 같은 검색어와 조건으로 다른 사람이 다시 돌려도 같은 결과가 나오게 기록해 두는 것이에요