# Instrucciones para el agente: Science skills: consultas científicas guiadas para agentes

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.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/google-deepmind/science-skills (licencia Apache-2.0)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/science-skills-deepmind

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## 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.

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## 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:

```bash
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.