OneSkills

OneSkills 是面向 AI for Science 场景的智能体技能库。它把围绕 OneScience 的科研开发经验整理成一组可复用的 agent skills，让 Claude Code、Codex CLI、Trae 等智能体可以按需调用这些技能。

它的目标不是提供一个新的训练框架，而是提供一套“智能体怎么理解、拆解、执行 OneScience 科研任务”的技能说明和工作流模板。用户安装 OneSkills 后，可以直接在支持 skills 的智能体里用自然语言触发对应能力。

适合谁使用

正在使用 OneScience 做 AI4S 科研开发的用户
想让 Codex、Claude Code、Trae 等智能体理解 OneScience 项目的用户
希望把科研开发流程沉淀成可复用 agent skills 的开发者
需要在不同智能体之间复用同一套科研工作流说明的人

可以做什么

为智能体提供 OneScience 任务理解规则
为智能体提供工作流、角色、执行层的路由说明
提供代码实现、硬件识别、远程运行、测试排障、环境安装等 skill
支持在 Claude Code、Codex CLI、Trae、OpenCode 等工具中集成使用
提供通用 references、integration 文档和安装脚本
支持用户按自己的领域扩展新的经验、模板或 skill

它如何工作

OneSkills 的核心内容是 skills/ 目录下的一组 SKILL.md 文件。每个 SKILL.md 描述一个智能体能力，包括适用场景、执行流程、上下游关系和禁止事项。

安装到目标 agent 后，智能体会读取这些 skills，并在用户提出相关请求时自动选择合适的技能。

例如：

用户说“使用 oneskills”，智能体会进入统一入口 onescience-workflow。
用户点名 onescience-coder，智能体会优先使用代码实现 skill。
用户点名 onescience-runtime，智能体会优先使用远程运行 skill。
用户想扩展领域经验，可以参考 docs/user-guides/extend_domain_experience.md。

核心技能链

onescience-workflow -> onescience-role -> onescience-skill -> onescience-hardware -> onescience-coder -> onescience-runtime -> onescience-debug

实际使用时不会强制跑完整链路，而是根据用户目标选择最小需要的技能。

包含的 Skills

| Skill | 作用 | | --- | --- | | onescience-workflow | 理解用户科研目标，判断任务类型和领域。 | | onescience-role | 判断任务该由哪个科研角色推进，并整理交接物。 | | onescience-skill | 根据目标选择最小执行技能链。 | | onescience-hardware | 识别远程硬件、队列、环境和路径约束。 | | onescience-coder | 修改 OneScience 代码、模型、DataPipe、组件或配置。 | | onescience-runtime | 提交远程作业，监控状态并同步日志。 | | onescience-debug | 选择测试路径，分析运行或测试失败原因。 | | onescience-installer | 在远程环境安装并验证 OneScience。 |

OneSkills 使用案例

案例 1：在 Claude Code 中安装 OneSkills

在 Claude Code 中添加 marketplace 并安装：

/plugin marketplace add https://github.com/onescience-ai/oneskills
/plugin install oneskills@oneskills

安装后重启 Claude Code，或在支持的版本中执行 /reload-plugins。

案例 2：在 Codex CLI 中安装 OneSkills

在 Codex 中让智能体读取安装说明：

Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/onescience-ai/OneSkills/refs/heads/master/.codex/INSTALL.md to install OneSkills skills, download the SCnet MCP server, and generate the Codex MCP config template.

安装完成后，Codex 可以发现 onescience-* 系列 skills，并在相关任务中调用。

案例 3：手动集成到其他 agent

如果目标 agent 支持读取本地 skills，可以复制核心目录：

cp -r oneskills/skills/* /your/agent/skills/
cp -r oneskills/references/* /your/agent/skills/references/

不同 agent 的适配说明可查看 integrations/。

案例 4：直接触发统一入口

用户可以说：

使用 oneskills

智能体会进入 onescience-workflow，先理解用户的具体科研目标，而不是直接执行完整流程。

案例 5：直接调用某个 skill

如果用户已经知道要用哪个 skill，可以直接点名：

使用 onescience-coder，帮我分析这个 OneScience 项目应该怎么改。

智能体会优先进入 onescience-coder，按照该 skill 的规则读取上下文、分析可行性并给出最小改造路径。

案例 6：扩展自己的领域经验

如果用户想为自己的科研方向补充领域经验，可以从这些文档开始：

docs/user-guides/extend_domain_experience.md
docs/open-source/custom_skill_contribution.md

推荐优先扩展已有 skill 的 references、模板和领域画像；只有新增稳定执行能力时，再创建新的 skill。

用户可以这样提问

使用 oneskills
启动 onescience
使用 onescience-coder
使用 onescience-runtime
使用 onescience-debug
帮我把这个 OneScience 任务拆成技能链
帮我看看这个需求应该走哪个 OneSkills skill
帮我扩展一个新的领域经验

项目结构

oneskills/
  skills/          # 核心技能
  references/      # 公共参考资料
  integrations/    # 不同智能体的集成说明
  docs/            # 用户文档与贡献指南
  install/         # 安装脚本

版本

当前版本：2026.05.07

更多说明见：

README.md
RELEASE_NOTES.md
docs/user-guides/
docs/open-source/