LabClaw 是什么?
LabClaw 是一个包含 240 个生产级 SKILL.md 文件的技能库,面向生物医学 AI 工作流。由 Stanford(Le Cong Lab)和 Princeton(Mengdi Wang Lab)的研究者创建,覆盖生物学、药物发现、临床研究、文献检索和科学可视化。
LabClaw 是模块化的——可以安装全部,也可以只选取与你研究相关的技能文件夹。
3 秒快速开始
给 OpenClaw 发送:
install https://github.com/wu-yc/LabClaw完成。240 个技能立即可用。
7 大领域
| 领域 | 技能数 | 聚焦 |
|---|---|---|
| 生物学与生命科学 | 86 | 生信、单细胞、基因组、蛋白组、多组学、数据库 |
| 药学与药物发现 | 36 | 化学信息学、分子 ML、对接、靶点研究、药理学 |
| 通用与数据科学 | 54 | 统计学、机器学习、科学写作、质量控制 |
| 文献与检索 | 33 | 学术搜索、生医数据库、专利、基金、引用 |
| 医学与临床 | 22 | 临床试验、精准医学、肿瘤学、医学影像 |
| 视觉与 XR | 5 | 手部追踪、3D 姿态估计、分割 |
| 可视化 | 4 | matplotlib、seaborn、plotly、出版级图表 |
代表性工作流
单细胞和空间组学
使用 anndata、scanpy、tooluniverse-spatial-transcriptomics 等技能:
你:分析我的 Visium 空间数据,鉴定组织区域。
Agent:[使用 scanpy 技能进行预处理]
[使用 spatial-transcriptomics 技能鉴定区域]
发现 8 个不同的空间域。正在生成出版级图表...药物发现流水线
组合 rdkit、diffdock、tooluniverse-drug-repurposing:
你:寻找 EGFR 抑制候选分子并预测结合姿态。
Agent:[使用 rdkit 技能进行分子筛选]
[使用 diffdock 技能进行对接模拟]
前 3 个候选分子及预测结合亲和力...文献综述
使用 pubmed-search、citation-management、scientific-writing:
你:查找 CAR-T 细胞治疗实体瘤的最新论文并写一段摘要。
Agent:[搜索 PubMed,检索 47 篇 2025-2026 论文]
[按影响因子总结前 10 篇]
[生成可引用的段落]技能格式
每个 SKILL.md 遵循统一结构:
# 技能名称
## 概述 — 此技能的功能
## 何时使用 — AI Agent 的触发条件
## 核心能力 — 具体工具、API、参数
## 使用示例 — 代码或工作流示例标准化格式意味着任何 OpenClaw 兼容 Agent 都能立即理解和使用。
关联项目
| 项目 | 关系 |
|---|---|
| OpenClaw | 加载 LabClaw 技能的运行时 |
| ToolUniverse | Harvard AI 科学家工具生态——LabClaw 包含多个 tooluniverse-* 技能 |
| Biomni | Stanford 生医 AI Agent——LabClaw 已包含 biomni 技能 |
相关链接
- GitHub 仓库
- 项目网站
- Claw4Science — 探索更多面向科研的 OpenClaw 生态项目
