已发现 · 已核验 · 已实测 · 已产出
Scientific Agent Skills 全流程实测
榜首 Archify 已完成实验，因此按去重规则选择 Today 第 2 名 Scientific Agent Skills。我们只实测统计分析与科研可视化两项，用前 20 个 Trending 项目回答一个真实问题，并保留了首轮失败。
种子区 · 01
为什么轮到它
2026 年 8 月 29 日 15 时 02 分，GitHub Trending 全球 Today 榜首为 Archify。该项目已经在实验田完成发现、核验、实测和产出，按去重规则跳过。第 2 名 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 此前只完成安装核验，没有完整实验，因此成为今日主项目。
官方仓库公开、未归档，采用 MIT 许可证，主语言为 Python。官方 README 声明包含 163 个科研 Skill，也提醒使用者按需安装并逐项审查。我们没有把一次复制 163 个目录写成 163 项科研流程全部通过。
播种区 · 02
只安装两个与任务直接相关的 Skill
隔离目录中的安装命令退出码为 0。安装器识别 163 个 Skill，最终复制 statistical-analysis 与 scientific-visualization。本次没有调用外部模型、付费数据库或付费 API。
npx -y skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills \
--skill statistical-analysis \
--skill scientific-visualization \
--agent codex --copy --yes研究问题、变量、双侧 Spearman 检验、显著性阈值、10,000 次 bootstrap、固定随机种子和解释边界都在运行前写入分析计划。
播种区 · 03
首轮失败没有删掉
第一轮运行退出码为 1。统计量和图表已经生成，失败发生在 Markdown 报告导出阶段。pandas 的 to_markdown() 需要可选依赖 tabulate，当前环境没有安装它。
修复没有增加新依赖，而是用 Python 标准字符串生成 Markdown 表格。第二轮运行退出码为 0，20 行数据全部保留，CSV、JSON、PNG、SVG 和实验结果同时生成。
收成区 · 04
累计 Star 与当天新增没有显示稳定关系
Spearman rho 为 0.0451，双侧 p 值为 0.8502。固定随机种子完成 10,000 次 bootstrap 后，95% 区间为 -0.3983 至 0.4754。这份 20 个项目的单日样本没有给出累计 Star 越多、当天新增越多的稳定单调关系证据。
收获记 · 05
这套 Skill 的适用位置
Scientific Agent Skills 适合帮助 Agent 建立分析计划、选择方法、检查假设、规范图表和写清限制。它不会自动保证数据真实，也不会替研究者承担专业判断。文献、医学、化学、生物数据和受限数据库还需要分别检查网络、依赖、隐私、授权与专业审查。
本次只验证两个 Skill。其余 161 个没有逐项运行，继续保留未实测状态。
竞技场 · 06
项目状态升级为已产出
推荐给需要文献、统计、可视化和科研写作工作流的人。新手应按任务只安装一两个 Skill，再用自己的真实数据复查。热度适合发现项目，今天的证据只支持统计分析与科研可视化这两条路线已经跑通。