SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC alphagenome-single-variant-analysis

Анализирует влияние генетических вариантов на экспрессию генов (RNA-seq), доступность хроматина (DNASE), метки гистонов (ChIP) и факторы транскрипции с помощью API AlphaGenome. Используйте, когда пользователь спрашивает о влиянии некодирующих вариантов, патогенности, клинической значимости, ассоциациях с заболеваниями, функциональных эффектах, изменениях экспрессии генов, нарушении сплайсинга или регуляторных эффектах в промоторах и энхансерах. Также используйте для сопоставления биологических терминов с онтологиями тканей/клеток (UBERON/CL) или анализа вариантов в формате chr:pos:ref>alt.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes genetic variant effects on gene expression (RNA-seq), chromat…»

Analyzes genetic variant effects on gene expression (RNA-seq), chromatin accessibility (DNASE), histone marks (ChIP), and transcription factors using the AlphaGenome API. Use when the user asks about non-coding variant effects, pathogenicity, clinical significance, disease associations, functional effects, gene expression changes, splicing disruption, or regulatory effects in promoters and enhancers. Also use for resolving biological terms to tissue/cell-type ontologies (UBERON/CL) or analyzing variants in chr:pos:ref>alt format.

google-deepmind/science-skills Agent Skills автор: google-deepmind 25 файлов · 7 скриптов тело ≈ 2 833 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Анализирует влияние генетических вариантов на экспрессию генов (RNA-seq), доступность хроматина (DNASE), метки гистонов (ChIP) и факторы транскрипции с…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/splicing/, examples/model_limitation_RNU4ATAC/, examples/polyadenylation_HBA2/

АнализаторРазработкатип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/splicing/, examples/model_limitation_RNU4ATAC/, examples/polyadenylation_HBA2/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/splicing/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/model_limitation_RNU4ATAC/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/polyadenylation_HBA2/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/regulatory/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/negative_result_GATA4/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/negative_result_TGFB3/

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/splicing/, examples/model_limitation_RNU4ATAC/, examples/polyadenylation_HBA2/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): examples/splicing/, examples/model_limitation_RNU4ATAC/, examples/polyadenylation_HBA2/
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (alphagenome-single-variant-analysis) не совпадает с папкой (alphagenome_single_variant_analysis)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2833 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -34 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 535 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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