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Scientific Agent Skills: busca bibliografía y analiza datos con tu agente

Investiga artículos, comprueba citas y analiza datos con procedimientos científicos que tu agente puede seguir. Cada skill indica qué dependencias necesitas y cómo revisar los resultados.

✓ 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 Node.js ≥22.20.0 con npm/npx para el instalador skills. Para la ruta de revisión bibliográfica, comprueba Python ≥3.10, requests y acceso de red en un entorno separado, según compatibility de literature-review; revisa después los requisitos adicionales del flujo elegido.

Paso 1: escoge un flujo pequeño

Comprueba que tu arnés admite Agent Skills. Lee literature-review y citation-management antes de instalarlas. Empieza con una pregunta acotada y fuentes públicas.

Paso 2: instala las instrucciones

El README oficial ofrece este instalador interactivo:

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

Selecciona tu arnés y las skills necesarias. Comprueba el ámbito y los archivos que va a instalar. El proyecto recomienda seleccionar un subconjunto y revisar su contenido.

Paso 3: prepara las dependencias del flujo

Sigue el campo compatibility y las instrucciones de las skills elegidas. Usa un entorno separado para sus paquetes. No ejecutes uv sync esperando instalar todas las herramientas científicas: el README indica que instala las herramientas de desarrollo y validación del repositorio.

Paso 4: realiza una búsqueda trazable

Pide al agente que use literature-review para definir la pregunta, los criterios de inclusión y las consultas. Exige que registre bases, fechas y resultados. Usa citation-management para contrastar los identificadores y metadatos de las publicaciones seleccionadas. Distingue artículos recuperados y textos completos que no se hayan podido leer.

Comprobación

Confirma que el arnés reconoce ambas skills. En un resultado pequeño, abre las publicaciones y comprueba título, autores, fecha e identificadores. Verifica además que cada afirmación coincide con la evidencia del artículo; resolver un DOI no demuestra eso.

Si algo falla

Si falta una biblioteca o una clave, consulta la skill concreta. Si falla Google Scholar, citation-management recomienda OpenAlex o PubMed como fuentes principales y advierte del bloqueo del acceso automatizado a Scholar. Si no hay texto completo, deja la limitación explícita antes de redactar conclusiones.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Scientific Agent Skills es una colección de K-Dense con procedimientos para investigación y análisis científico. Antes se llamaba Claude Scientific Skills; ahora utiliza el estándar abierto Agent Skills para distintos arneses compatibles.

Para qué te sirve

  • Preparar búsquedas bibliográficas con consultas y criterios de selección documentados.
  • Obtener y contrastar metadatos de citas antes de construir una bibliografía.
  • Incorporar instrucciones de paquetes científicos al análisis de un conjunto de datos.

Cómo funciona

Cada carpeta contiene un SKILL.md con su propósito, requisitos y método; puede incluir scripts y referencias. El arnés descubre las skills instaladas y carga las pertinentes. Copiar esos archivos no instala automáticamente los paquetes científicos ni configura las bases de datos.

La skill literature-review separa planificación, búsqueda, selección, extracción, síntesis, comprobación de citas y redacción. citation-management aporta búsqueda y validación de metadatos. Registrar un DOI verifica la identidad de una publicación; todavía debes leerla para determinar si sustenta la afirmación que quieres hacer.

Antes de empezar

El README consultado anuncia 177 skills en la versión 2.72.0. El número cambia con las versiones: elige por contenido, no por tamaño del catálogo. Ofrece instalación para Claude Code, Codex y Cursor, entre otros clientes compatibles.

Cada flujo tiene sus propios requisitos. Por ejemplo, literature-review declara Python 3.10 o posterior con requests y acceso de red; ciertas funciones opcionales requieren autenticación, herramientas de exportación o modelos de pago. La infraestructura de desarrollo del repositorio tiene requisitos distintos. Instala solo las dependencias de tu caso en un entorno separado.

GitHub informa de licencia MIT y repositorio activo, con último commit del 26 oct 2026.

Límites y alternativas

Una colección de instrucciones no garantiza referencias correctas ni una revisión exhaustiva. La documentación distingue búsqueda exploratoria, evaluación de texto completo y revisión sistemática; sus scripts no automatizan por sí solos el proceso entero.

Revisa el SKILL.md y los scripts elegidos antes de permitir ejecución, conexiones o cambios de archivos. Para una bibliografía pequeña también puedes consultar directamente las bases científicas y sus registros. Usa estas skills cuando necesites repetir un método, manteniendo la revisión del contenido y de la evidencia.

Recursos