大家好，我本人专业背景是药物研发，最近正在自学ai，使用iflow也有一段时间了。之前在小红书、b站上刷到一个skill叫**claude-scientific-skills，github仓库地址在：**K-Dense-AI/claude-scientific-skills: A set of ready to use scientific skills for Claude。简单来说就是给claude配置各个学科领域的常用工具或数据库，来让Claude来完成科学研究。
所以我立马想到iflow不是也可以创建技能嘛，那能不能让iflow也学会这些技能，然后调用iflow内置的模型来进行一些简单研究呢？于是我马上开始了实践，具体流程是这样的：
- 先让iflow安装这个skill，
提示词如下：使用skill-creator创建一个名为：scientific-helper的skill，github仓库地址为``https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills``,如果仓库内容不能完整获取，则使用内置工具获取完整内容
2.安装好后项目结构如图：
3.安装完毕后，当然是检验效果啦，这里我用的pycharm，然后激活了一个conda的虚拟环境，提示词也是使用的github仓库的示例
提示词如下：Use available skills you have access to whenever possible. Query ChEMBL for EGFR inhibitors (IC50 < 50nM), analyze structure-activity relationships with RDKit, generate improved analogs with datamol, perform virtual screening with DiffDock against AlphaFold EGFR structure, search PubMed for resistance mechanisms, check COSMIC for mutations, and create visualizations and a comprehensive report.
这里稍微解释一下：这部分提示词主要是寻找合适的化合物作为EGFR 抑制剂用来治疗肺癌
4.我这里使用的模型是minimax2.1，后续就是等这个流程跑完，结果如图：
可以看到iflow自动帮我完成了分析，生成了完整报告，甚至调用matplotlib将结果可视化
当然为了防止幻觉，我后续也验证了一下，确实有这样的化合物。整个流程跑完大概也就用了十几分钟
总结：跑完整个流程后，我自己内心久久无法平静，ai的能力已经超越了我的想象了，之前如果我自己去跑整个流程起码也要一两天，代码能力不强的话甚至要更久。ai三下五除二就搞定了，而这甚至还不是ai的上限，期待以后ai可以开发更加有用的技能。