OneSkills
OneSkills 是面向 AI4S 的科研智能体技能库,聚焦科研开发、实验运行与环境交付等关键环节,提供可复用、可组合、可落地的任务执行能力。
功能介绍
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 任务检索 | 以 onescience-orchestrator 为主控,按 resource → expert → executor 三层技能协作,完成科研任务的意图识别、规划融合与执行调度 |
| 资源检索 | 按自然语言需求检索模型、组件、数据管线、工作流规划等科研原语资源,覆盖气象/气候、生信、材料化学、流体力学四个领域 |
| 论文复现与编码 | 从论文 PDF/arXiv 链接提取结构化信息,生成复现规格与编码任务,覆盖数据接入、模型改造、配置补全等环节 |
| 数据处理与构建 | 支持数据处理方案规划、代码生成、数据集构建脚本生成与质量验证 |
| 模型推理与训练 | 支持科学模型推理工作流(HuggingFace / 本地 checkpoint)与训练脚本生成(含 PP/TP 分布式并行改造) |
| 运行与环境 | 远程环境识别、依赖安装、SLURM 作业提交、日志同步与故障诊断,支持 SCNet 超算平台作业和文件管理 |
安装
根据使用的 Agent 环境选择对应方式:
| Agent | 使用方式 | 备注 | 详细指南 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | /plugin marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills/plugin install oneskills@oneskills |
添加 OneSkills marketplace 后安装 oneskills@oneskills 插件 |
安装说明 |
| Codex | npx codex-marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills --skills |
通过 Codex marketplace 从 OneSkills 仓库安装 skills | 安装说明 |
| Trae | 在"扩展"面板的"更多"菜单中选择"从 VSIX 安装" | 从 https://gitee.com/onescience-ai/onescience-vscode-plugin/releases/tag/latest 下载 onescience-copilot*.vsix 后导入安装 |
安装说明 |
| OpenCode | 将以下提示词粘贴到 OpenCode 中执行:请获取并按照 https://github.com/onescience-ai/oneskills/blob/master/.opencode/INSTALL.md 中的说明,从当前仓库检出为 OpenCode 安装 OneSkills |
OpenCode 会按安装说明从当前仓库检出安装 | 安装说明 |
使用指南
使用方式
安装完成后,在 Agent 对话中输入:
使用 onescience 技能 + 任务描述
例如:
使用 onescience 技能,基于已有天气模型新增一个降水预测模块
Agent 将自动调用 OneSkills 技能链完成任务的编排与执行。
使用示例
任务描述建议
为提升任务执行效果,建议在提示词中明确以下信息:
- 目标:需要完成的具体任务
- 来源:论文、代码仓库、数据集等参考信息
- 产出:代码位置、结果格式
- 运行要求:是否需要测试、训练或提交任务
示例:
使用onescience技能,基于experiments/weather/项目中的模型代码,补充完整的训练脚本,保存到scripts/train.py,生成后在本机运行一次验证。
论文复现
使用onescience技能,复现 https://arxiv.org/abs/2406.01465 论文,将代码生成到 experiments/paper_fourcastnet/ 目录下,完成后在本地运行一次验证。
数据接入
使用onescience技能,接入ERA5再分析数据集的温度和湿度变量,生成Earth DataPipe数据管线,输出到 data_pipelines/era5/ 目录下。
模型开发
使用onescience技能,结合FourCastNet的全局感受野优势和Pangu-Weather的局地精细建模能力,构建一个混合天气预报模型。
模型训练
使用onescience技能,基于 experiments/baseline/ 中的模型代码,补充完整的训练脚本,配置分布式训练策略,保存到 scripts/train.py,通过 Slurm 提交到远程 GPU 集群启动训练。
环境安装与运行
使用onescience技能,在远程DCU环境安装运行依赖并启动训练任务。
任务提交与诊断
使用onescience技能,将当前项目的训练任务提交到远端 GPU 集群,若运行失败则分析 slurm_job.log 中的错误原因,将诊断报告保存到 reports/diagnosis.md。
需求拆解与验证规划
使用onescience技能,针对"基于ERA5数据训练一个区域降水预测模型"这一需求,拆解出数据准备、模型实现、训练运行、效果评估四个阶段,并给出每个阶段的验证指标。
支持的运行环境
OneSkills 支持多种运行方式,详细配置请参考:运行环境配置
自定义技能
如果你想为 OneSkills 扩展新的科研技能,请参考:自定义技能开发指南
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