Anthropic 在 2026 年 6 月 30 日發布 Claude Science beta。這是一個面向科學家的 AI 工作台，目標是把文獻分析、科研資料庫查詢、程式碼執行、圖表生成、計算資源管理和結果複現放到同一個環境。
它不是普通聊天視窗換一個科研主題，而是更接近帶 Agent 的研究環境。研究人員可以在本地 macOS、Linux 機器上使用，也可以透過 SSH 或 HPC login node 接入實驗室已有的計算資源。
Claude Science 解決什麼問題
科研工作經常被工具切得很碎。生物醫學專案可能同時需要查 PubMed、跑 Jupyter、寫 R 腳本、讀 PDB 或 UniProt 資料、提交叢集任務、整理圖表，再把結果寫進論文或報告。
Claude Science 試圖把這些步驟整合起來。它可以：
- 分析文獻和預印本。
- 查詢專業資料庫和科研模型。
- 執行多步驟研究任務。
- 生成圖表、結構展示、手稿和分析 artifact。
- 記錄生成結果所用的程式碼、環境和上下文。
- 讓 reviewer agent 檢查引用、計算和圖表是否可追溯。
Anthropic 強調，每個輸出都帶有可審計歷史，方便研究人員驗證和複現結果。這一點很重要，因為科研場景裡「看起來對」遠遠不夠，結果必須能回到資料、程式碼和環境。
它怎麼工作
Claude Science 的互動入口是一個通用協調 Agent。這個 Agent 預配置了 60 多個面向科研的 skills 和 connectors，覆蓋基因組學、單細胞、蛋白質組學、結構生物學、化學資訊學等方向。
它還可以調起其他專業 Agent，或者使用研究團隊自己建立的 specialist agents。另有 reviewer agent 用來檢查引用和計算，發現無法追溯的數字、錯誤引用或與程式碼不一致的圖表時，會標記並嘗試修正。
在科研 artifact 上，Claude Science 支援直接渲染更豐富的結果，例如：
- 3D 蛋白結構
- genome browser tracks
- 化學結構
- 圖表和手稿
- 生成這些結果的程式碼和環境說明
研究人員可以直接用自然語言要求修改圖表，例如去掉網格線、把座標軸改成 log scale。Claude Science 會修改生成圖表的程式碼，而不是只改一張靜態圖片。
計算資源管理是關鍵
很多科研分析真正麻煩的地方不只是寫程式碼，而是管理計算資源。蛋白折疊、基因組 pipeline、大規模單細胞資料分析，都可能需要 GPU、HPC 叢集或按需計算平台。
Claude Science 可以起草計算計畫，在訪問新資源前詢問使用者，並讓使用者在提交任務前檢查或撤回決策。它支援把任務提交到實驗室已有的 HPC 叢集，也可以接入 Modal 做按需計算。
Anthropic 的設計重點是：資料盡量留在原來的系統裡。Claude Science 可以運行在實驗室自己的筆記型電腦、Linux 機器或 HPC login node 上，大型或敏感資料不必整體離開原系統，只把分析步驟所需的上下文發送給 Claude。
這對生命科學、醫療和企業科研尤其關鍵，因為這些場景經常涉及專有資料、未發表資料或合規要求。
已經預配置哪些科研能力
Claude Science 面向生命科學做了較多預配置。原文提到，它可以連接或使用 UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO 等資料源，也能結合期刊、預印本伺服器和領域專用開放模型。
它還使用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 中的 skills，連接 BioNeMo 裡的生命科學模型和函式庫，包括 Evo 2、Boltz-2、OpenFold3 等。
如果實驗室已有自己的模型、資料集或 pipeline，Claude Science 也可以透過 connector 接入，或者把常用 pipeline 保存成可複用 skill，讓後續會話自動繼承。
Anthropic 給出的早期案例
原文列了幾個 beta 階段的使用方向：
- 單細胞 RNA 定序分析
- CRISPR screen 設計
- 蛋白結構預測
- 化學資訊學
- 分子流行病學分析
Manifold Bio 用 Claude Science 為實驗篩選 tissue-targeting medicines 的候選目標。Claude Science 會結合表面表達、轉運和安全性等標準，對候選項排序，並把 Manifold 內部歷史專案的上下文納入判斷。
Allen Institute 的神經科學家 Jérôme Lecoq 用它搭建了一個多 Agent 的 computational review template。約 20 個自訂 skills 會協同閱讀大量論文，提取核心主張和關鍵定量結果，寫入 evidence state database，再按章節生成長篇綜述，並由 reviewer agent 檢查準確性和引用一致性。
UCSF Brain Tumor Center 的 Stephen Francis 則把 Claude Science 用於膠質瘤分子流行病學相關分析。Anthropic 稱，他的團隊獨立驗證了結果，並認為相關分析耗時大約降到原來的十分之一。
這些案例有一個共同點：Claude Science 更適合長流程、資料密集、需要複核的科研工作，而不是簡單問答。
可用範圍和申請計畫
Claude Science 目前是 beta，支援 macOS 和 Linux，面向以下方案開放：
- Claude Pro
- Claude Max
- Claude Team
- Claude Enterprise
Team 和 Enterprise 使用者需要管理員啟用。Anthropic 還為學術機構和非營利研究組織的 active scientific labs 提供折扣 Team plan。
同時，Anthropic 會支援最多 50 個 Claude Science AI for Science 專案，每個專案最高提供 30,000 美元 credits。Modal 也會為部分專案提供最高 2,000 美元計算資源。申請截止時間是 2026 年 7 月 15 日，獲獎通知計畫在 2026 年 7 月 31 日發出，專案週期為 2026 年 9 月 1 日到 12 月 1 日。
值得注意的邊界
Claude Science 的方向很清楚，但它仍然是 beta。科研場景不能把 AI 輸出直接當成結論，尤其是引用、統計、圖表和生物醫學判斷，仍然需要研究人員複核。
它真正有價值的地方，是把「查資料、寫程式、跑任務、出圖、留痕、複核」串成一個可追蹤流程。只要 artifact、程式碼、環境和 reviewer 記錄足夠完整，AI 就不只是加快寫作或檢索，而是能參與到可驗證的研究流水線裡。
短期看，Claude Science 最適合三類使用者試用：
- 已有大量科研資料和 pipeline，但流程分散在多個工具裡的實驗室。
- 需要反覆生成圖表、手稿和可複現分析記錄的研究團隊。
- 生命科學、蛋白結構、基因組學、化學資訊學等資料源複雜的方向。
如果後續 Anthropic 能把複現、權限、審計和本地/叢集執行體驗打磨穩定，Claude Science 可能會成為 Claude 產品線裡最不像聊天機器人的一類工具：它更像一個帶記憶、帶審稿人、能調度計算資源的科研操作台。
實驗室怎麼試用
Claude Science 這種工具最適合從一個真實但邊界清楚的小專案開始試。不要直接把整個課題組的工作流搬進去，可以先選一組公開論文、一個可複現的資料集、一個已有 notebook 和一份預期圖表，讓它完成「讀文獻、跑分析、生成圖、寫方法說明」的閉環。
試用時要重點看三件事。第一是可追溯性：圖表裡的數字能不能回到資料和程式碼。第二是環境一致性：同一個任務換一台機器或重跑一次，結果是否穩定。第三是引用品質：文獻引用是否真實、上下文是否匹配，不能只看格式像不像論文。
如果團隊有 HPC 或內部資料源，第二階段再接入。科研場景的資料權限很敏感，最好先把本地路徑、SSH 權限、資料庫連接和輸出目錄都限定清楚，避免 Agent 在不該訪問的地方讀寫。
和普通 Claude 的差異
普通 Claude 更像研究助理，可以幫你讀論文、寫摘要、解釋程式碼。Claude Science 更像把研究助理接進了工具台：它能調用專業 connector、運行程式碼、生成 artifact，並保留審計歷史。
因此評估它時不能只問「回答得好不好」，而要問「能不能進入科研流程」。能複現、能審計、能接已有工具，才是科研工作台相對聊天視窗的真正差異。
原文：Claude Science, an AI workbench for scientists, is now available