scientific-agent-skills fonctionne-t-il ?

scientific-agent-skills fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 3 minutes, en rencontrant 6 erreurs en route, et a enregistré la session.

Comment Argusic a-t-il testé scientific-agent-skills ?

Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 92ace75ac21e. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.

Combien a coûté le test de scientific-agent-skills ?

L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,07 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.

Combien de temps faut-il pour installer scientific-agent-skills ?

2,5 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.

scientific-agent-skills a-t-il besoin d'un GPU ?

Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.

Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de scientific-agent-skills ?

6 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 6 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.

Où sont les preuves pour scientific-agent-skills ?

Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Original en anglais: https://argusic.com/subject/scientific-agent-skills

scientific-agent-skills

Transformez n'importe quel AI agent en AI Scientist. La bibliothèque Agent Skills n°1 pour la science, utilisée par 250,000+ scientifiques dans le monde. 177 compétences validées prêtes à l'emploi, plus 100+ bases de données scientifiques couvrant la biologie, la chimie, la médecine et la découverte de médicaments. Compatible avec Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity et le standard ouvert Agent Skills.

Fonctionne avec des mockssource : GitHub page d'accueilPythonMITcommit 92ace75ac21e

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agent skills, ai scientist, bioinformatics, chemoinformatics, claude, claude skills, claudecode et clinical research.

scientific-agent-skills fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 2,5 minutes et a rencontré 6 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

Repo installs cleanly. All 177 skills pass skills-ref validation. The meta test suite (18/18) passes. 75 skill test suites pass (70 standard + 5 isolated), 81 are empty (expected for scriptless skills). Security scanner works. Skill image generator works.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 56 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict: Fonctionne avec des mocks
Score Argusic: 56 / 100
coût de l'exécution de vérification: 0,07 USD (mesuré)
exécutions enregistrées: 2
dernier test: 2026-11-01
étoiles: 56 095
forks: 4 932
issues ouvertes: 79
observateurs: 211
taille: 460 MB
créé le: 2025-10-19
dernier push: 2026-11-02

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le 2026-11-04. Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de scientific-agent-skills, tiré de l'exécution enregistrée — Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

pip install uv failed: externally-managed-environment1 minute
uv sync did not install dev dependency group (pytest, jsonschema, skills-ref)0,5 minute
npm install -g uv failed: permissions error0,5 minute
System Python 3.12.3 is below pyproject.toml requires-python >=3.13
5 test suites failed in non-isolated mode (cellprofiler, geomaster, relion, scientific-slides, scikit-bio)
skill_scanner.scan() not directly importable from Python

Temps d'installation: 3 minutes
De la machine vierge à la fin: 17 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées: 6 rencontrées, 6 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé: uv sync installed all deps; uv run skills-ref validate on all 177 skills (all valid); uv run python -m pytest tests/_meta -q exited 0 (18 passed); uv run python tests/run_all.py showed 70 suites pass + 5 isolated-only + 81 empty (expected); skill-scanner scan citation-management returned OK SAFE; generate_skill_image.py --dry-run processed correctly
Tokens de modèle utilisés: 78 541
Commit exact testé: 92ace75ac21e
Image de conteneur: sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU: cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée: chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Comportement face aux vrais services: cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

        }
    ],
    'test_depth': 'tier2_mock',
    'verified_how': 'uv sync installed all deps; uv run skills-ref validate on all 177 skills (all …
    'final_state': 'Repo installs cleanly. All 177 skills pass skills-ref validation. The meta test…
    'notes': 'The repo is a skill distribution package, not a standalone application. Verification …
}
import json; print('ARGUSIC_RESULT:' + json.dumps(result))
\"" in /work/repo
 succeeded in 0ms:
tokens used
78,541

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

Installé en 2,5 minutes, plus vite que la médiane des 106 projets comparables mesurés par Argusic.
S'est remis des 6 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
Sous licence MIT, selon son hébergeur.
Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.

Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, scientific-agent-skills a été le 53e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé par	tentative	résultat	score	coût USD	date
Argusic Runner	2/3	N'a pas fonctionné	20,00	0,24	2026-11-01 11:22 UTC
Argusic Runner	1/3	Fonctionne avec des mocks	92,00	0,07	2026-10-08 07:45 UTC

Sujets (depuis GitHub)

agent-skills ai-scientist bioinformatics chemoinformatics claude claude-skills claudecode clinical-research computational-biology data-analysis drug-discovery genomics materials-science metabolomics proteomics scientific-computing scientific-visualization

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/scientific-agent-skills.svg)](https://argusic.com/subject/scientific-agent-skills)

Questions

scientific-agent-skills fonctionne-t-il ?: scientific-agent-skills fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 3 minutes, en rencontrant 6 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé scientific-agent-skills ?: Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 92ace75ac21e. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de scientific-agent-skills ?: L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,07 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer scientific-agent-skills ?: 2,5 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
scientific-agent-skills a-t-il besoin d'un GPU ?: Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de scientific-agent-skills ?: 6 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 6 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment scientific-agent-skills se compare-t-il aux alternatives ?: Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, scientific-agent-skills a été le 53e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour scientific-agent-skills ?: Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.