medical-research-skills 是一个面向医学科研 Agent 的开源技能模板项目，更适合有技术支持的课题组或科研团队，用来沉淀文献检索、证据整理、论文写作和项目管理中的可复用步骤。

需要先说明边界：根据当前草稿可以确认的是，它与医学科研 Agent、AI Skills 和工作流模板相关；但不能确认它已经支持哪些具体模型、是否有完整演示界面、是否适配某个固定平台。因此，本文把它作为开源技能模板来评估，而不是把它描述成开箱即用的医学 AI 产品。

medical-research-skills 更像一个给 Agent 使用的技能素材库或规范模板。对医学科研团队来说，它的价值不在于“一键完成科研”，而在于把常见任务拆成清楚的步骤，例如输入什么材料、输出什么格式、哪些内容必须引用、哪些结论必须人工复核。

这类项目通常需要和具体模型或 Agent 环境配合使用，例如 Claude、GPT、本地大模型或团队已有的自动化框架。实际能否接入，取决于仓库中的说明、技能文件格式和你的技术环境；正式使用前应以 GitHub 仓库最新内容为准。

相比直接让 AI 回答医学问题，更稳妥的做法是从低风险、可复核的任务开始。以下场景比较适合作为试点：

一个相对稳妥的接入方式可以分为 4 步。

如果团队已经有文献管理工具、证据表模板、统计分析 SOP 或生信流程文档，可以把 medical-research-skills 当作中间层：它负责规范 Agent 如何执行某个任务，但最终质量仍由研究者负责。

适合：有技术同事支持、希望把医学科研 AI 使用方式标准化的团队；正在搭建 Agent 工作流的课题组；需要把检索、阅读、证据整理、写作和项目管理拆成可复用流程的人。

不适合：只想打开网页就自动完成论文润色、文献检索或 PPT 生成的个人用户；没有时间做复核和维护的团队；希望用 AI 直接给出临床诊疗建议、系统综述最终结论或统计显著性判断的场景。

医学科研对证据、数据和伦理的要求很高。medical-research-skills 这类工具即使能提高流程一致性，也不能替代以下工作：

如果你需要开箱即用的文献发现工具，Elicit 可能更直接；如果你想围绕已上传资料做问答和摘要，NotebookLM 更容易上手；如果你主要做文献管理，Zotero 与相关 AI 插件可能更贴近个人阅读流程。

medical-research-skills 的定位不同：它更像团队内部的 Agent 技能模板。它的优势是可改造、可版本管理、可写入团队规范；限制是需要自己接入模型、测试输出、维护技能内容，并持续更新医学证据和使用边界。

medical-research-skills 可以加入医学科研 AI 工作流的观察清单，尤其适合已经在探索 Agent 的团队。建议先用 1 个公开、低风险、可复核的任务做小样本测试；如果输出稳定，再逐步扩展到检索式草稿、证据表、论文大纲和审稿回复等场景。

不要把它当成自动完成科研的工具。它更合理的角色，是帮助团队把 AI 能做什么、不能做什么、如何复核、如何引用和如何保护数据写进流程。