BB lobster-bioinformatics
Выполняет биоинформатический анализ с помощью Lobster AI — одноклеточная РНК-секвенирование, РНК-секвенирование на пучке, поиск по литературе, обнаружение наборов данных, контроль качества и визуализация. Используйте при анализе геномных данных, поиске статей/наборов данных или работе с H5AD, CSV, GEO/SRA accession или биологическими данными. Требуется установленный пакет lobster-ai.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run bioinformatics analyses using Lobster AI - single-cell RNA-seq, bu…»
Run bioinformatics analyses using Lobster AI - single-cell RNA-seq, bulk RNA-seq, literature mining, dataset discovery, quality control, and visualization. Use when analyzing genomics data, searching for papers/datasets, or working with H5AD, CSV, GEO/SRA accessions, or biological data. Requires lobster-ai package installed.
Выполняет биоинформатический анализ с помощью Lobster AI — одноклеточная РНК-секвенирование, РНК-секвенирование на пучке, поиск по литературе, обнаружение…
Как процесс B 75/100 · Почти готов — трудных мест не видно
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostREADME.md:14Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/the-omics-os/lobster-local/main/claude-skill/install.sh | bash
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostinstall.sh:3Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)# Usage: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/the-omics-os/lobster-local/main/claude-skill/install.sh | bash
комментарий
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2378 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.