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Science skills: consultas científicas guiadas para agentes

Consulta fuentes científicas con instrucciones y scripts especializados en biología, química y literatura, conservando la procedencia de los datos.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Preparación

Comprueba un arnés compatible y Node.js ≥22.20.0 con npm/npx para skills. Selecciona la skill científica antes de preparar sus dependencias: uv gestiona los entornos, pero la versión de Python y las claves dependen del módulo.

Paso 1: elige las skills necesarias

Lee el catálogo y las condiciones de las fuentes que vas a consultar. El README documenta:

npx skills add google-deepmind/science-skills/

Paso 2: resuelve los requisitos del módulo

Al activar una skill por primera vez, revisa la preparación de uv que propone el agente. Configura solo las claves que exija el módulo elegido y reinicia Antigravity si la instalación inicial lo requiere.

Comprobación

Prueba el módulo uniprot-database: pide «Usa uniprot-database para recuperar la entrada P04637; devuelve nombre, organismo y enlace original». El agente debe preparar uv siguiendo la skill y usar su script scripts/uniprot_tools.py get P04637 desde la carpeta del módulo. La salida debe identificar la proteína p53 humana; contrástala con https://www.uniprot.org/uniprotkb/P04637/entry. Esta consulta no necesita AlphaGenome ni su clave. Revisa también los términos de UniProt que solicita el módulo. Conserva el identificador y el enlace consultado.

Si algo falla

Distingue una credencial ausente de un límite de peticiones o de un identificador incorrecto. Consulta SKILL_LICENSES.md antes de reutilizar conjuntos de datos.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Science skills es un conjunto de instrucciones y utilidades publicado en la organización Google DeepMind. Sus módulos orientan tareas científicas especializadas y consultan bases de datos y herramientas del área correspondiente.

Para qué te sirve

  • Cuando buscas información de una proteína y necesitas una fuente especializada en vez de una respuesta sin procedencia.
  • Cuando tu investigación combina literatura y datos biológicos consultables mediante API.
  • Cuando quieres que el agente siga un procedimiento documentado para una consulta repetible.

Cómo funciona

Cada skill contiene un SKILL.md, scripts y, cuando corresponde, documentación de referencia. El agente carga la habilidad apropiada y ejecuta sus utilidades. El gestor uv prepara dependencias cuando se utiliza por primera vez.

El repositorio documenta su integración con Antigravity y una instalación mediante la CLI skills. El conjunto tiene módulos independientes; elige los que resuelvan tu tarea y revisa sus requisitos antes de dar por válida la respuesta.

Antes de empezar

Algunas fuentes requieren clave, como AlphaGenome; otras funcionan sin ella con límites distintos. La configuración depende de la skill concreta. Además de la licencia detectada por GitHub, hay condiciones propias de los datos: el repositorio distingue software Apache 2.0 y otros materiales CC-BY 4.0.

Límites y alternativas

El README aclara que no es un producto oficial de Google. Publicarse en su organización no equivale a soporte de producto. La automatización de consultas no demuestra una conclusión científica: comprueba identificadores, versiones y fuentes originales antes de usar los resultados.

Recursos

  • Repositorio y README - 3338 estrellas; licencia detectada por GitHub: Apache-2.0.
  • Licencia - Consulta sus condiciones antes de reutilizar el proyecto.