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// Integrations & Connectors

Claude-Science-for-win

Windows-native replica of Claude Science research workbench

// Integrations & Connectors[ cli ][ api ][ web ][ claude ]#claude#integrations$open-sourceupdated 4 days ago
★ 20 github ↗
// install
git clone https://github.com/JWM0203/Claude-Science-for-win

Claude Science for win

把 Claude Science（Anthropic 2026-06-30 发布的科研工作台 beta，官方仅 macOS/Linux） 一比一复刻到 Windows。

底层真相：Claude Science 不是新模型，本质就是「统筹 agent + 60+ 科研技能/连接器 + 独立复核 + 溯源」的编排层。 本项目把这套编排层在 Windows 上补齐（科研技能包 + 数据库连接器 + 可审计溯源）， 于是 Windows 上也能用。差的只是官方那个图形界面，功能对标。

目录

它和 Claude Science 的对应关系

Claude Science本项目实现状态
统筹 generalist agent.claude/agents/coordinator.md✅
specialist 子 agent6 个 .claude/agents/specialist-*.md✅
dedicated reviewer agent.claude/agents/reviewer.md✅
60+ 技能（含单细胞/CRISPR/系统发育/蛋白/化学）.claude/skills/*（4 通用 + 5 生物）✅ 核心+镜像
数据库连接器（UniProt/PDB/Ensembl/Reactome/ClinVar/ChEMBL/BioMart）connectors/*.py 公开 API 封装✅ 实测可跑
文献分析connectors/literature.py（PubMed/EuropePMC/arXiv）✅
每个产出带可审计生成历史scripts/provenance.py + PostToolUse hook + git✅
Benchling / CellGuideconnectors/_gated.py⚠️ 需账号，占位
BioNeMo（Evo 2 / Boltz-2 / OpenFold3）connectors/_gated.py::bionemo⚠️ 需 GPU/NVIDIA，占位
图形界面 App无（用 CLI + Claude Code）❌ 拿不到

依赖与环境

Python：本机统一用 C:/ProgramData/miniconda3/python.exe，pip 用 C:/ProgramData/miniconda3/Scripts/pip.exe。

两套 conda 环境（按需装）：

环境文件覆盖能力何时需要
sci（核心）environment.yml文献、数据分析、出图、写稿、全部公开数据库连接器用「方向 1 通用流水线」就够
sci-bio（生物）environment-bio.yml单细胞(scanpy)、化学(rdkit)、系统发育(mafft/iqtree)、CRISPR(mageck)跑生物模块时

装核心环境（推荐先只装这个）：

C:/ProgramData/miniconda3/Scripts/conda.exe env create -f environment.yml
conda activate sci

或不建新环境，直接往 base 装核心 pip 依赖：

C:/ProgramData/miniconda3/Scripts/pip.exe install -r requirements.txt

装生物环境（要生物模块时才装）：

C:/ProgramData/miniconda3/Scripts/conda.exe env create -f environment-bio.yml
conda activate sci-bio

网络：访问 UniProt/PDB/NCBI/EBI 等国外库需走本机代理：

set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:<代理端口>
set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:<代理端口>

<代理端口> 换成你本机 HTTP 代理的端口（如 Clash 等客户端的混合端口）。

⚠️ Win 坑：系统自带的 python/python3 可能是 Microsoft Store 占位符（一敲就跳商店）。 本项目一律用完整路径 C:/ProgramData/miniconda3/python.exe，别用裸 python。

快速开始

:: 0) 设代理（访问国外库）；<代理端口> 换成你本机代理端口
set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:<代理端口>

:: 1) 启用溯源 hook（一次性）：复制示例配置为本地配置（本地配置不入库）
copy .claude\settings.json.example .claude\settings.json

:: 2) 装核心依赖
C:/ProgramData/miniconda3/Scripts/pip.exe install -r requirements.txt

:: 2) 自检（看依赖/代理/连接器连通性）
C:/ProgramData/miniconda3/python.exe sci.py doctor

:: 3) 试一个连接器
C:/ProgramData/miniconda3/python.exe sci.py lit pubmed "CRISPR base editing" --n 5

doctor 全绿即就绪。

怎么调用它

有两种用法，推荐 A：

A. 让 Claude Code 当科研工作台（主用法）

在本目录打开 Claude Code，直接说人话下研究任务，例如：

“调研 CRISPR 碱基编辑近两年的治疗进展，综合成一页带引用的综述，并画一张按年份的论文数量趋势图。”

Claude Code 会读 CLAUDE.md，自动切入统筹 agent 模式：开 run → 调 specialist/技能/连接器 → 出图出稿 → reviewer 复核 → finalize 溯源。你只管提需求和验收。

B. 手动命令行（sci.py / sci.cmd）

python sci.py doctor                          :: 环境自检
python sci.py new my-study --title "我的研究"  :: 开一个可溯源 run
python sci.py status                          :: 看当前 run
python sci.py lit pubmed "single cell atlas" --n 10
python sci.py db uniprot search "insulin human" --n 5
python sci.py db pdb entry 1HHO
python sci.py env                             :: 快照环境
python sci.py done                            :: finalize 生成 manifest

把本目录加进 PATH 后，可直接用 sci ...（见 sci.cmd）。

可审计溯源（灵魂）

对标 Claude Science「每个产出都带可审计的生成历史」。每次分析 = 一个 runs/<时间戳-slug>/：

runs/20260701-153000-my-study/
├── run.json        起止时间 / slug / 模型版本(opus-4.8) / cwd
├── events.jsonl    每次 Bash/Write/Edit 调用（hook 自动追加）
├── inputs/         输入数据（finalize 时按 SHA256 登记）
├── outputs/        图 / 表 / 稿（同样登记 SHA256）
├── env.lock        conda list + pip freeze 快照
└── manifest.json   最终清单：输入→命令→输出，全带哈希，可复现校验

.claude/settings.json 的 PostToolUse hook 自动记录，无需手动。配合 git 版本化 outputs/、manifest.json，做到真·可复现。reviewer 复核时直接读 manifest 做「数字→来源」「图→代码」对账。

数据库连接器清单

公开 API（本地直跑，已实测）：

连接器数据库示例
literature.pyPubMed / Europe PMC / arXivsci.py lit pubmed "…"
uniprot.pyUniProt（蛋白序列/注释）sci.py db uniprot search "insulin"
pdb.pyRCSB PDB（结构检索/下载）sci.py db pdb entry 1HHO
ensembl.pyEnsembl（基因/序列/xref）sci.py db ensembl lookup BRCA2
reactome.pyReactome（通路）sci.py db reactome search apoptosis
clinvar.pyClinVar（变异临床意义）sci.py db clinvar search "BRCA1 pathogenic"
chembl.pyChEMBL（化合物/靶点/活性）sci.py db chembl molecule aspirin
biomart.pyEnsembl BioMart（批量注释/映射）见文件头

门控（需外部访问，connectors/_gated.py 占位，未配置报「需外部访问」）：

名称需要什么环境变量
Benchling商业账号 API tokenBENCHLING_API_TOKEN / BENCHLING_DOMAIN
CellGuide / CELLxGENE官方客户端 + 数据许可用 cellxgene-census
BioNeMo（Evo 2 / Boltz-2 / OpenFold3）GPU 或 NVIDIA API keyNVIDIA_API_KEY

Agent 架构

  • coordinator（统筹）：接需求、规划、调度、综合。
  • reviewer（复核）：独立查引用/重算数字/校验图-码一致/标孤儿数字，交付前强制过。
  • 6 个 specialist：literature、single-cell、crispr、phylogenetics、protein-structure、cheminformatics。

定义在 .claude/agents/。Claude Code 在本目录会自动发现它们。

技能清单

通用核心（方向 1）：literature-review、data-analysis、figure-maker、manuscript。 生物模块（镜像 Science）：single-cell-rnaseq、crispr-screen、phylogenetics、protein-structure、cheminformatics。

均在 .claude/skills/。此外会叠用你已装的全局技能：academic-literature-search、CCF-Figure、docx、doc-coauthoring、pdf、deep-research。

Windows「一比一」说明

能力Windows 原生说明
统筹/复核/specialist agent、溯源、全部公开连接器✅ 直接跑纯 Python，无平台依赖
文献 / 数据分析 / 出图 / 写稿✅核心 sci 环境即可
单细胞(scanpy)、化学(rdkit)✅sci-bio 环境（conda-forge 有 Win 包）
mafft / iqtree / mageck 等命令行工具⚠️ 部分bioconda 对 Win 支持有限；装不上就走 WSL2 或 远程 Linux（SSH） 跑这几个二进制
BioNeMo 结构预测（Evo2/Boltz2/OpenFold3）⚠️需 GPU/NVIDIA 访问，见门控

远程 Linux 兜底：本机装不了的 Linux-only 工具，用你现有的 SSH 技能连一台 Linux（含官方 Science 也支持的 SSH/HPC 模式），在那边跑命令行工具、把结果 scp 回 runs/<run>/outputs/。溯源链不受影响。

目录结构

Claude Science for win/
├── README.md              本文件
├── CLAUDE.md              项目规则（统筹 agent 行为 + 溯源铁律）
├── sci.py / sci.cmd       统一命令行入口（doctor/new/lit/db/done）
├── environment.yml        核心环境 sci
├── environment-bio.yml    生物环境 sci-bio
├── requirements.txt       核心 pip 依赖
├── .claude/
│   ├── settings.json      溯源 hook（PostToolUse → manifest）
│   ├── agents/            coordinator / reviewer / 6×specialist
│   └── skills/            4 通用 + 5 生物技能
├── scripts/provenance.py  溯源核心（start/log/env/finalize/status）
├── connectors/            8 公开连接器 + _gated 占位
├── runs/                  每次分析一个可复现记录
├── data/ figures/ manuscripts/ examples/

端到端示例

set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:<代理端口>
python sci.py new base-editing --title "碱基编辑综述"
python sci.py lit pubmed "CRISPR base editing therapy" --n 30 ^
    --out runs\<刚建的run>\outputs\pubmed.json
:: …在 Claude Code 里让它综合成 literature.md + 趋势图…
python sci.py env
python sci.py done
type runs\<run>\manifest.json

或直接在本目录对 Claude Code 说一句话，让它全自动跑完上面这套。

忠实度与局限

  • 真复刻：三层 agent 架构、reviewer 复核逻辑、自动溯源审计、通用研究流水线、开源生信工具链、公开数据库连接器（已实测返回真实数据）。
  • 拿不到（清晰占位，绝不假装）：官方 GUI、托管 GPU 模型（Evo 2 / Boltz-2 / OpenFold3）、商业连接器（Benchling / CellGuide）。有 access 后按 connectors/_gated.py 的 TODO 补上即可，调用点不变。
  • 本项目不含新模型——能力来自编排 + 技能 + 溯源。

// compatibility

Platformscli, api, web
Operating systems—
AI compatibilityclaude
License—
Pricingopen-source
LanguagePython

// faq

What is Claude-Science-for-win?

Windows-native replica of Claude Science research workbench. It is open-source on GitHub.

Is Claude-Science-for-win free to use?

Claude-Science-for-win is open-source, so it is free to use.

What category does Claude-Science-for-win belong to?

Claude-Science-for-win is listed under integrations in the Claudeers registry of Claude-compatible tools.

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updated 4 days ago

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