SKILLEMALL.ai

AF volcano-plot-script

Генерируйте код R/Python для вулканных графиков на основе результатов анализа DEG (дифференциально экспрессируемых генов). Активируется, когда пользователю требуется визуализация данных экспрессии генов, диаграммы рассеяния p-value против fold-change, графики для публикации в рамках анализа биоинформатики.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate R/Python code for volcano plots from DEG (Differentially Expr…»

Generate R/Python code for volcano plots from DEG (Differentially Expressed Genes) analysis results. Triggered when user needs visualization of gene expression data, p-value vs fold-change scatter plots, publication-ready figures for bioinformatics analysis.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 438 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерируйте код R/Python для вулканных графиков на основе результатов анализа DEG (дифференциально экспрессируемых генов).

Как процесс F 74/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/example_volcano.R

ГенераторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
74/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/example_volcano.R
Инструменты и файлы вес 18
0
Согласованность вес 8
40
Входы и предусловия вес 11
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/example_volcano.R
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/example_volcano.R
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/example_volcano.R
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (volcano-plot-script) не совпадает с папкой (volcano-plot-script-1)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 89
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2438 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 26. 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)
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent local volcano-plot generator with minor documentation and dependency-hygiene issues, but no evidence of hidden data access, exfiltration, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.