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bioSkills 是一个面向 AI 编程智能体（Claude Code、Codex、OpenCode 等）的生物信息学技能库，包含 63 个类别、共 561 个技能，覆盖序列处理、变异检测、单细胞分析、转录组定量等主流分析场景。本指南带你用一行命令完成 Claude Code 安装、按需选择类别、验证技能生效，并了解各技能的实际效果基准。

🧬 bioSkills 是什么？

bioSkills 把资深生物信息学家的"专家知识"封装成一个个技能包，让 AI 智能体在处理真实科研任务时生成正确、规范的代码。每个技能目录都遵循统一结构：

技能覆盖从基础到进阶的全谱系，例如：

• sequence-io / sequence-manipulation：FASTA、FASTQ、GenBank 读写与序列操作
• variant-calling：GATK、bcftools、DeepVariant 等 13 个变异检测技能
• single-cell：Seurat、Scanpy 支撑的 17 个单细胞 RNA-seq 技能
• workflows：41 个端到端分析流程（RNA-seq、空间转录组、CRISPR 等）

完整分类表见 README.md 的 Skill Categories 一节。

📦 安装前环境准备

bioSkills 本身只是"知识文件"，真正跑通分析还需要对应语言环境。按你的分析方向准备即可：

Python（3.9+）

pip install biopython pysam cyvcf2 pybedtools pyBigWig scikit-allel anndata mygene

R/Bioconductor（差异表达、单细胞、通路分析、甲基化技能需要）

if (!require('BiocManager', quietly = TRUE)) install.packages('BiocManager') BiocManager::install(c('DESeq2', 'edgeR', 'Seurat', 'clusterProfiler', 'methylKit'))

命令行工具（按需安装）

# macOS brew install samtools bcftools blast minimap2 bedtools # Ubuntu/Debian sudo apt install samtools bcftools ncbi-blast+ minimap2 bedtools

💡 只跑 RNA-seq？那 R 环境 + samtools 就够了，不必装全套依赖。

🚀 Claude Code 一行命令安装

这是最常用的安装路径，共三步：

# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/bio/bioSkills.git # 2. 进入目录 cd bioSkills # 3. 全局安装（技能装到 ~/.claude/skills/） ./install-claude.sh

执行完./install-claude.sh后，脚本会逐条输出Installed: bio-xxx，最后显示Installation complete.即表示 561 个技能全部就位。

常用安装选项速查表

install-claude.sh 与 install-common.sh 支持统一的选项，所有安装脚本通用：

⚠️注意：--categories的类别名必须与目录名完全一致（英文、连字符），写错时脚本会报错并列出全部可用类别。

按需安装：只装你要的类别

全部 63 类技能并非人人需要。如果只做单细胞和变异分析：

./install-claude.sh --categories "single-cell,variant-calling"

不确定的话，先跑--list看看每个类别的描述，或用--dry-run预览安装规模（会显示预计 token 开销）。

🔁 其他 AI 智能体安装方式

bioSkills 同时支持 5 款智能体，安装脚本一一对应，选项完全相同：

./install-codex.sh --categories "single-cell,variant-calling" ./install-opencode.sh --project /path/to/project

✨好消息：Codex、Antigravity、OpenCode 安装时会自动转换为开放标准 Agent Skills 格式（examples/→scripts/，usage-guide.md→references/）；OpenCode 还能自动发现~/.claude/skills/下的技能，装过 Claude Code 版就无需重复安装。

✅ 安装验证与上手使用

验证技能完整性：

./install-claude.sh --validate

校验器会检查每个技能的name、description（必须含 "Use when" 触发条件）、tool_type、primary_tool字段及示例目录是否齐全，最后输出Validation complete: 561/561 passed。

用起来很简单——安装后直接用自然语言向 Claude Code 提需求即可，例如：

• "从我的 RNA-seq counts 找差异表达基因"
• "用 STAR 把我的双端 RNA-seq reads 比对到人类基因组"
• "帮我看一下 BRCA1 这个变异是否符合 ACMG 致病标准"

智能体会根据上下文自动挑选对应技能与工具。想理解某个技能的细节，可以直接阅读 differential-expression/deseq2-basics/usage-guide.md 这类人类文档；技能编写规范可参考 skill_writing_reference.md。

📊 装上 bioSkills 效果提升多少？

官方在 Bio-Task Bench（BTB）数据集上评测了"是否挂载 bioSkills"对智能体表现的影响，完整报告见 resources/bioskills_eval_20260328.pdf。下图对比了 Claude Code 与 Codex CLI 在基础（Basic）与进阶（Intermediate）任务上的得分：

可以看到：Claude Code 在基础任务上从 98.6% 提升到 99.9%，Codex CLI 则从 90.5% 跃升到 99.9%——技能库把"中等水平"的智能体直接拉到了接近满分。

❓ 常见问题 FAQ

Q1：安装后所有技能都会占用上下文吗？不会。只有技能描述常驻上下文，正文（SKILL.md 全文）在智能体判定相关时才加载，--dry-run可以查看具体 token 估算。

Q2：项目级安装和全局安装怎么选？全局安装（默认）一次搞定所有会话；项目级安装（--project）适合把技能随代码仓库分发给协作团队，装到项目内.claude/skills/目录。

Q3：更新版本后怎么同步？重新运行./install-claude.sh --update，脚本会按文件时间戳对比，只更新发生变化的技能。

Q4：想彻底移除怎么办？./install-claude.sh --uninstall会清除所有bio-前缀技能，不影响你手动添加的其他技能。

至此，bioSkills 的完整安装流程已经走通：克隆仓库 → 一行命令安装 → 校验 → 用自然语言驱动智能体完成生物信息学任务。无论是刚接触计算生物学的本科生，还是处理大规模数据的科研人员，都可以从这 63 类技能中按需取用。