SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC pyopenms

Обрабатывает данные масс-спектрометрии с помощью pyOpenMS. Поддерживает рабочие процессы протеомики и метаболомики — обнаружение признаков, идентификация пептидов/белков, количественное определение без меток, аннотация аддуктов/точных масс и сложные конвейеры LC-MS/MS. Поддерживает обширные форматы файлов и алгоритмы. Для простого сравнения спектров и сопоставления библиотек низкомолекулярных соединений используйте matchms.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Processes mass spectrometry data with pyOpenMS. Supports proteomics an…»

Processes mass spectrometry data with pyOpenMS. Supports proteomics and metabolomics workflows—feature detection, peptide/protein identification, label-free quantification, adduct/accurate-mass annotation, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. For simple spectral comparison and small-molecule library matching use matchms.

K-Dense-AI/claude-scientific-skills Agent Skills автор: K-Dense-AI MIT 24 файла · 17 скриптов тело ≈ 2 896 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 ч назад

Обрабатывает данные масс-спектрометрии с помощью pyOpenMS.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Write Edit Bash
    • низкая Обфускация obf-base64-blob references/identification.md:99
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      Sources: [FDR release implementation](https://github.com/OpenMS/OpenMS/blob/5d5c…fdf/src/openms/source/ANALYSIS/ID/FalseDiscoveryRate.cpp),
      детектор
    • низкая Обфускация obf-base64-blob references/metabolomics.md:106
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      Sources: [AccurateMassSearch release implementation](https://github.com/OpenMS/OpenMS/blob/5d5c…fdf/src/openms/source/ANALYSIS/ID/AccurateMassSearchEngine.cpp),
      детектор
    • низкая Обфускация obf-base64-blob references/metabolomics.md:107
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      [GNPS exporter source](https://github.com/OpenMS/OpenMS/blob/5d5c…fdf/src/openms/source/FORMAT/GNPSMGFFile.cpp),
      детектор
    • низкая Обфускация obf-base64-blob references/metabolomics.md:108
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      [SIRIUS exporter source](https://github.com/OpenMS/OpenMS/blob/5d5c…fdf/src/openms/source/ANALYSIS/ID/SiriusExportAlgorithm.cpp).
      детектор
    • низкая Обфускация obf-base64-blob references/signal_processing.md:111
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      Sources: [InternalCalibration release source](https://github.com/OpenMS/OpenMS/blob/5d5c…fdf/src/openms/include/OpenMS/PROCESSING/CALIBRATION/InternalCalibration.h),
      детектор

    Просканировано файлов: 24. 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 53/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2896 токенов
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 17 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.