BD bulk-rnaseq
Подготавливает выходные данные bulk RNA-seq FASTQ, Salmon, STAR или featureCounts для дифференциальной экспрессии на уровне генов. Охватывает nf-core/rnaseq и автономную квантификацию, биологическую репликацию, направленность, происхождение эталона, проверенную сборку подсчетов и передачу PyDESeq2. Используйте для анализа FASTQ-to-counts, конфигурации nf-core/rnaseq, квантификации STAR/Salmon или построения матрицы подсчетов для DESeq2. Для одноклеточных данных используйте scanpy; для статистического моделирования используйте pydeseq2.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepares bulk RNA-seq FASTQ, Salmon, STAR or featureCounts output for…»
Prepares bulk RNA-seq FASTQ, Salmon, STAR or featureCounts output for gene-level differential expression. Covers nf-core/rnaseq and standalone quantification, biological replication, strandedness, reference provenance, validated count assembly and a PyDESeq2 handoff. Use for FASTQ-to-counts analysis, nf-core/rnaseq configuration, STAR/Salmon quantification, or building a counts matrix for DESeq2. For single-cell data use scanpy; for statistical fitting alone use pydeseq2.
Подготавливает выходные данные bulk RNA-seq FASTQ, Salmon, STAR или featureCounts для дифференциальной экспрессии на уровне генов.
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/run_enrichment.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/run_enrichment.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/run_enrichment.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 42, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3981 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.