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lamindb

Name: lamindb
Author: davila7

Inhaltsrevision r2 Mittleres Risiko 📁 Dateisystemzugriff🌐 Netzwerkzugriff🔑 Umgebungsvariablen⚙️ Externe Befehle

Biologische Daten mit LaminDB verwalten

Biologieteams benötigen nachvollziehbare Daten, die über Dateien, Workflows und Annotationen hinweg abfragbar bleiben. Diese Skill-Anleitung unterstützt bei LaminDB-Einrichtung, Kuratierung, Lineage-Tracking und Integrationsmustern.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

⚠️ 50 Schlecht

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Kopieren Sie diese Anfrage in Ihren Agent. Sie enthält die maßgebliche Skill-Seite und das Manifest.

Agent-Anfrage

Review the Skillstore skill "lamindb" from https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-lamindb/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Ihr Agent sollte weiterhin seinen Plan anzeigen und alle von der Sicherheitsrichtlinie verlangten Bestätigungen anfordern.

Agent-lesbare Ressourcen

Verwenden Sie diese Links, wenn ein KI-Agent, Crawler oder Skript sauberen Kontext benötigt, statt die vollständige Seite zu lesen.

Markdown-Detailseite GET /skills/davila7-lamindb.md Signiertes manifest GET /api/skills/davila7-lamindb/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/davila7-lamindb/lockfile

Testen

„lamindb“ wird verwendet. Plane eine LaminDB-Einrichtung für Einzelzelldaten mit Ontologievalidierung.

Erwartetes Ergebnis:

Ein stufenweiser Plan, der Instanzeinrichtung, Schemadesign, Bionty-Importe, Kuratierungsprüfungen und Artefaktregistrierung abdeckt.

„lamindb“ wird verwendet. Erkläre, wie man alle behandelten PBMC-Datensätze findet, ohne jede Datei zu laden.

Erwartetes Ergebnis:

Ein Query-First-Workflow mit Artefaktfiltern, Feature-Metadaten, tabellarischen Vorschauen und selektivem Laden.

„lamindb“ wird verwendet. Vergleiche lokale SQLite- und Cloud-PostgreSQL-Bereitstellungen für ein kleines Biologieteam.

Erwartetes Ergebnis:

Eine Tradeoff-Zusammenfassung zu Zusammenarbeit, Speicherbeständigkeit, Leistung, Anmeldedaten, Backups und Migrationsschritten.

Sicherheitsaudit

Mittleres Risiko

v9 • 23.7.2026 Versionsbericht öffnen

Most analyzer hits are false positives caused by the Python alias ln, Markdown backticks, placeholders, and documentation links. Confirmed risks include default MinIO credentials, plaintext HTTP, permissive shared-cache access, shared temporary storage, and unguarded recursive deletion. Database passwords in command arguments and unprotected database backups are additional context-level risks.

Gescannte Dateien

3,589

Analysierte Zeilen

Prüfelemente

Falschmeldungen ignoriert

Bestätigte Sicherheitsbedenken (2)

Mittel

references/setup-deployment.md:128 references/setup-deployment.md:133 references/setup-deployment.md:300

Database Passwords Exposed in Command Arguments

Database connection examples place passwords directly in command arguments. Real values can leak through shell history and process listings.

The documented commands visibly embed password fields in PostgreSQL URLs passed on the command line. The exposure mechanism is direct and well established.

Mittel

references/setup-deployment.md:633

Database Backup Written Without Protection

The pg_dump example writes a full database backup to the current directory without restrictive permissions or encryption. Backups can contain sensitive metadata.

The command redirects the complete database dump to a local file and provides no permission, location, cleanup, or encryption safeguard.

Elemente der Fähigkeitsprüfung (12)

Dies sind echte lokale Fähigkeiten, die für diese Fähigkeit erwartet werden können; daher müssen sie überprüft werden, werden jedoch nicht als bestätigtes bösartiges Verhalten gezählt.

Hoch

references/integrations.md:49

AWS credential environment variables

export AWS_ACCESS_KEY_ID=minioadmin

The example configures MinIO with the public default minioadmin credential pair. Copying it creates a predictable account that can permit unauthorized storage access.

Hoch

references/integrations.md:50

AWS credential environment variables

export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=minioadmin

The example configures MinIO with the public default minioadmin credential pair. Copying it creates a predictable account that can permit unauthorized storage access.

Hoch

references/setup-deployment.md:362

sudo privilege escalation

sudo chmod 755 /shared/cache/lamindb

The privileged command assigns mode 755 to a shared cache. All local users can traverse it, potentially exposing cached research data through permissive file modes.

Hoch

references/setup-deployment.md:257

AWS credential environment variables

export AWS_ACCESS_KEY_ID=minioadmin

The MinIO setup repeats the public default minioadmin credential pair. A copied deployment can expose the storage account to trivial credential guessing.

Hoch

references/setup-deployment.md:258

AWS credential environment variables

export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=minioadmin

The MinIO setup repeats the public default minioadmin credential pair. A copied deployment can expose the storage account to trivial credential guessing.

Mittel

references/integrations.md:46

Hardcoded URL

lamin init --storage 's3://bucket?endpoint_url=http://minio.example.com:9000'

The MinIO example uses plaintext HTTP. Authentication headers and research data can be exposed or modified on untrusted networks.

Mittel

references/setup-deployment.md:118

Hardcoded URL

lamin init --storage 's3://bucket?endpoint_url=http://endpoint:9000'

The storage example uses a plaintext HTTP endpoint. Credentials and stored data can be intercepted or altered when the endpoint is not locally isolated.

Mittel

references/setup-deployment.md:260

Hardcoded URL

lamin init --storage 's3://my-bucket?endpoint_url=http://minio.example.com:9000'

The MinIO deployment example sends storage traffic over plaintext HTTP. This can expose credentials and biological data outside a trusted local network.

Mittel

references/setup-deployment.md:499

Temp directory access

artifact.export("/tmp/export/")

The migration exports artifacts to the predictable shared /tmp/export path. This can expose biological data or collide with attacker-controlled paths on multi-user hosts.

Mittel

references/setup-deployment.md:505

Temp directory access

for file in Path("/tmp/export/").glob("*"):

The migration imports every file found in a predictable shared temporary directory. Another local user could place unintended files into the production import.

Mittel

references/setup-deployment.md:381

Python shutil operations

shutil.rmtree(ln.settings.cache_dir)

The example recursively deletes the configured cache without validating the resolved path or requesting confirmation. A bad setting can cause destructive deletion.

Mittel

references/setup-deployment.md:685

Python shutil operations

shutil.rmtree(ln.settings.cache_dir)

The troubleshooting example recursively deletes the configured cache without a path guard or confirmation. Misconfiguration can turn cache cleanup into destructive deletion.

Risikofaktoren

📁 Dateisystemzugriff (40)

🌐 Netzwerkzugriff (16)

references/integrations.md:535 references/integrations.md:46 references/integrations.md:72 references/integrations.md:491 references/integrations.md:494 references/integrations.md:535 references/setup-deployment.md:118 references/setup-deployment.md:260 references/setup-deployment.md:266 references/setup-deployment.md:407 references/setup-deployment.md:423 SKILL.md:380 SKILL.md:381 SKILL.md:382 SKILL.md:383 SKILL.md:384

🔑 Umgebungsvariablen (14)

references/integrations.md:49 references/integrations.md:50 references/integrations.md:612 references/integrations.md:613 references/integrations.md:620 references/setup-deployment.md:205 references/setup-deployment.md:206 references/setup-deployment.md:257 references/setup-deployment.md:258 references/setup-deployment.md:263 references/setup-deployment.md:264 references/setup-deployment.md:244 references/setup-deployment.md:206 references/setup-deployment.md:264

⚙️ Externe Befehle (46)

references/setup-deployment.md:633 references/setup-deployment.md:351 references/setup-deployment.md:352 references/setup-deployment.md:362 references/setup-deployment.md:363 SKILL.md:46 SKILL.md:48 SKILL.md:51 SKILL.md:57 SKILL.md:58 SKILL.md:72 SKILL.md:95 SKILL.md:96 SKILL.md:97 SKILL.md:101 SKILL.md:114 SKILL.md:123 SKILL.md:154 SKILL.md:159 SKILL.md:160 SKILL.md:185 SKILL.md:191-218 SKILL.md:218-222 SKILL.md:222-251 SKILL.md:251-255 SKILL.md:255-281 SKILL.md:281-285 SKILL.md:285-305 SKILL.md:305-311 SKILL.md:311-313 SKILL.md:313-314 SKILL.md:314-316 SKILL.md:316-319 SKILL.md:319 SKILL.md:321-326 SKILL.md:326-331 SKILL.md:331-336 SKILL.md:336-345 SKILL.md:345-351 SKILL.md:351-361 SKILL.md:361-369 SKILL.md:369-370 SKILL.md:370-371 SKILL.md:371-372 SKILL.md:372-373 SKILL.md:373-374

Geprüft von: codex Audit-Verlauf anzeigen →

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Teile den versionierten Bewertungsbericht, das neutrale Badge, die Einbettungskarte und Zitate. Skillstore berichtet Nachweise, ohne zu entscheiden, ob dieser Skill sicher ist.

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https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown-Badge

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/davila7-lamindb/security.svg)](https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-lamindb/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-lamindb.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Wissenschaftliche Zitate (APA · BibTeX · CFF)

APA-Zitat

davila7. (2026). lamindb security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb/audits/9

BibTeX-Zitat

@techreport{davila7-davila7-lamindb-2026,
  author = {davila7},
  title = {lamindb security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb/audits/9},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "lamindb security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-lamindb/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-lamindb:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Varianten vergleichen

2 installierbare Varianten

Jeder Autor bleibt ein eigener installierbarer Skill. Die empfohlene Variante wird nach Skillstore-Nachweisen bewertet.

Warum diese Variante zuerst steht

Höchster Skillstore-Score

Autor / Quelle Skillstore-Score Evidenzvertrauen Skillstore-Nutzung Aktualisiert

K-Dense-AI Empfohlen

k-dense-ai-lamindb

Skillstore-Score 75

Evidenzvertrauen Hoch

Skillstore-Nutzung 12

Aktualisiert

2026-09-09

davila7 Aktuell

davila7-lamindb

Skillstore-Score 50

Evidenzvertrauen Hoch

Skillstore-Nutzung 9

Aktualisiert

2026-09-09

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Hoch

Architektur

Wartbarkeit

Inhalt

Gemeinschaft

Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Einzelzell-Datensätze kuratieren

AnnData-Metadaten validieren, Zelltypen standardisieren und nachvollziehbare Artefakte für spätere Abfragen speichern.

Governed Data Catalogs aufbauen

Features, Schemata und Ontologiebegriffe definieren, damit Forschungsdatensätze auffindbar und reproduzierbar bleiben.

Produktionsbereitstellungen planen

Lokale, Cloud-, PostgreSQL-, Speicher-, Cache- und Workflow-Integrationsmuster für die Teamnutzung vergleichen.

Diese Prompts ausprobieren

Ein LaminDB-Projekt starten

Hilf mir, ein LaminDB-Projekt für meinen Biologie-Datensatz zu planen. Berücksichtige Speicher, Schema und erste Artefaktschritte.

Validierungsschemata entwerfen

Entwirf einen LaminDB-Validierungsansatz für meine AnnData-Metadaten. Berücksichtige Pflichtfelder und Ontologieprüfungen.

Forschungsdaten abfragen

Zeige, wie LaminDB-Artefakte nach Gewebe, Bedingung, Ersteller, Datum und Feature-Annotationen abgefragt werden.

Team-Bereitstellung konzipieren

Überprüfe eine LaminDB-Bereitstellung für ein Team mit Cloud-Speicher, PostgreSQL, Git-Synchronisierung und Workflow-Managern.

Bewährte Praktiken

Schemata und Ontologiezuordnungen definieren, bevor große kuratierte Datensätze registriert werden.
Analysen mit Lineage-Metadaten verfolgen, bevor abgeleitete Artefakte gespeichert werden.
Für Cloud-Bereitstellungen explizit vom Nutzer genehmigte Anmeldedaten- und Speichereinstellungen verwenden.

Vermeiden

Große Artefakte nicht laden, bevor Ergebnisse mit Metadatenabfragen eingegrenzt wurden.
Echte Cloud-Secrets nicht in gemeinsamen Beispielen, Notebooks oder Logs speichern.
Caches nicht leeren und Systemverzeichnisse nicht ändern, ohne ausdrückliche Bestätigung.