SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD gwas-database

Запрос к каталогу NHGRI-EBI GWAS для ассоциаций SNP-признак. Поиск вариантов по идентификатору rs, заболеванию/признаку, гену, получение p-значений и сводных статистик для генетической эпидемиологии и полигенных оценок риска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query NHGRI-EBI GWAS Catalog for SNP-trait associations. Search varian…»

Query NHGRI-EBI GWAS Catalog for SNP-trait associations. Search variants by rs ID, disease/trait, gene, retrieve p-values and summary statistics, for genetic epidemiology and polygenic risk scores.

synthetic-sciences/OpenScience Agent Skills автор: synthetic-sciences Apache-2.0 2 файла тело ≈ 4 943 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запрос к каталогу NHGRI-EBI GWAS для ассоциаций SNP-признак.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubДанные и аналитикатип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4943 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 192, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 192 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (22 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.