BC tooluniverse-immune-repertoire-analysis
Комплексный анализ иммунного репертуара для данных секвенирования Т-клеточных и В-клеточных рецепторов. Анализируйте репертуары TCR/BCR для оценки клональности, разнообразия, использования генов V(D)J, характеристик CDR3, конвергенции и прогнозирования специфичности эпитопа. Интегрируйте с данными одноклеточного секвенирования для ассоциаций клонотипов с фенотипами. Используйте для профилирования адаптивного иммунного ответа, исследований раковой иммунотерапии, оценки ответа на вакцины, исследований аутоиммунных заболеваний или анализа разнообразия репертуара в иммунологических исследованиях.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive immune repertoire analysis for T-cell and B-cell recepto…»
Comprehensive immune repertoire analysis for T-cell and B-cell receptor sequencing data. Analyze TCR/BCR repertoires to assess clonality, diversity, V(D)J gene usage, CDR3 characteristics, convergence, and predict epitope specificity. Integrate with single-cell data for clonotype-phenotype associations. Use for adaptive immune response profiling, cancer immunotherapy research, vaccine response assessment, autoimmune disease studies, or repertoire diversity analysis in immunology research.
Комплексный анализ иммунного репертуара для данных секвенирования Т-клеточных и В-клеточных рецепторов.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7853 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7853 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.