SKILLEMALL.ai

BD bioinformatics-analysis

Стандартизированный процесс биоинформатического анализа. Активируется, когда пользователь ставит следующие задачи: (1) анализ данных секвенирования (RNA-seq, ChIP-seq, WGS и т. д.), (2) анализ дифференциальной экспрессии, (3) анализ путей/обогащения, (4) визуализация омиксных данных, (5) статистические тесты, (6) любой аналитический запрос, требующий вызова зрелых биоинформатических инструментов, а не написания кода на Python/R. Основной принцип: приоритет вызова инструментов, запись процесса выполнения shell-скриптов, результаты в виде статистической визуализации Rmarkdown, обеспечение воспроизводимости анализа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«标准化生物信息学分析流程。当用户提出以下任务时激活:(1) 测序数据分析(RNA-seq、ChIP-seq、WGS等),(2) 差异表达分析…»

标准化生物信息学分析流程。当用户提出以下任务时激活:(1) 测序数据分析(RNA-seq、ChIP-seq、WGS等),(2) 差异表达分析,(3) 通路/富集分析,(4) 组学数据可视化,(5) 统计检验,(6) 任何需要调用成熟生信工具而非编写Python/R算法代码的分析任务。核心原则:优先调用工具,记录shell脚本过程,结果用Rmarkdown统计可视化,确保分析可重复。

ClawHub Agent Skills автор: Fang, Chao v1.0.0 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 883 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Стандартизированный процесс биоинформатического анализа.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bioinformatics-analysis) не совпадает с папкой (bioinfo-style)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 883 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a bioinformatics workflow skill that openly uses shell scripts, R Markdown, and Conda/Mamba tooling for reproducible local analysis.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.