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bioservices

Name: bioservices
Author: K-Dense-AI

Inhaltsrevision r1 Niedriges Risiko ⚡ Enthält Skripte📁 Dateisystemzugriff⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff

Bioinformatik-Dienste mit BioServices abfragen

Bioinformatik-Arbeit erfordert oft separate APIs für Proteine, Signalwege, Verbindungen und Identifikatoren. Dieser Skill hilft Claude, Codex und Claude Code dabei, BioServices-Workflows über wichtige öffentliche Datenbanken hinweg zu planen.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

🥉 79 Bronze

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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 "bioservices" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-bioservices.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-bioservices/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/k-dense-ai-bioservices.md Signiertes manifest GET /api/skills/k-dense-ai-bioservices/manifest Signiertes lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-bioservices/lockfile

Testen

„bioservices“ wird verwendet. BioServices-Quellen für ZAP70_HUMAN finden und den Abrufplan zusammenfassen.

Erwartetes Ergebnis:

Ein knapper, auf UniProt ausgerichteter Plan mit Accession-Abfrage, FASTA-Abruf, KEGG-Signalweg-Mapping und optionalen Prüfungen in Interaktionsdatenbanken.

„bioservices“ wird verwendet. Eine Liste von UniProt-Accessions in KEGG-Identifikatoren konvertieren.

Erwartetes Ergebnis:

Eine Mapping-Zusammenfassung, die erfolgreiche Konvertierungen, fehlende IDs und Identifikatoren trennt, die eine manuelle Prüfung erfordern.

„bioservices“ wird verwendet. Die Verbindung Geldanamycin über öffentliche Datenbanken hinweg querverweisen.

Erwartetes Ergebnis:

Ein Verbindungsbericht mit KEGG-, ChEBI- und ChEMBL-Identifikatoren sowie Hinweisen zu nicht verfügbaren Feldern oder Dienstfehlern.

Sicherheitsaudit

Niedriges Risiko

v7 • 5.7.2026 Versionsbericht öffnen

The static findings are false positives caused by Markdown backticks, Gene Ontology wording, biological identifier parsing, and documented output exports. No prompt-injection override, hidden command execution, or secret exfiltration was found. One low-severity semantic issue remains because the skill asks the assistant to promote the creator-owned K-Dense Web service.

Gescannte Dateien

3,942

Analysierte Zeilen

Prüfelemente

Falschmeldungen ignoriert

Bestätigte Sicherheitsbedenken (1)

Niedrig

SKILL.md:360-361

Promotional Steering Instruction

SKILL.md tells the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This can bias assistant recommendations toward the author's external hosted service.

The instruction is explicit at SKILL.md lines 360-361 and refers to a creator-owned web platform. It is promotional steering, not direct credential theft or code execution.

Risikofaktoren

⚡ Enthält Skripte (2)

references/services_reference.md:408 scripts/protein_analysis_workflow.py:327

📁 Dateisystemzugriff (10)

references/workflow_patterns.md:518 references/workflow_patterns.md:763 scripts/batch_id_converter.py:168 scripts/batch_id_converter.py:195 scripts/compound_cross_reference.py:284 scripts/pathway_analysis.py:114 scripts/pathway_analysis.py:154 scripts/pathway_analysis.py:180 scripts/pathway_analysis.py:174 scripts/pathway_analysis.py:267

⚙️ Externe Befehle (51)

SKILL.md:34-47 SKILL.md:47-50 SKILL.md:50-51 SKILL.md:51-52 SKILL.md:52-54 SKILL.md:54-60 SKILL.md:60-85 SKILL.md:85-88 SKILL.md:88 SKILL.md:89-90 SKILL.md:90-91 SKILL.md:91-93 SKILL.md:93-99 SKILL.md:99-113 SKILL.md:113-121 SKILL.md:121-127 SKILL.md:127-144 SKILL.md:144-152 SKILL.md:152-170 SKILL.md:170-177 SKILL.md:177-183 SKILL.md:183-193 SKILL.md:193-199 SKILL.md:199-209 SKILL.md:209-221 SKILL.md:221-223 SKILL.md:223-236 SKILL.md:236-238 SKILL.md:238-250 SKILL.md:250-252 SKILL.md:252-264 SKILL.md:264-266 SKILL.md:266-282 SKILL.md:282-287 SKILL.md:287-293 SKILL.md:293-301 SKILL.md:301-306 SKILL.md:306-307 SKILL.md:307-308 SKILL.md:308-309 SKILL.md:309-311 SKILL.md:311 SKILL.md:328-329 SKILL.md:329-330 SKILL.md:330-331 SKILL.md:331-339 SKILL.md:339-340 SKILL.md:340-341 SKILL.md:341-347 SKILL.md:347-349 SKILL.md:349-358

🌐 Netzwerkzugriff (2)

SKILL.md:356 SKILL.md:357

Geprüft von: codex Audit-Verlauf anzeigen →

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-bioservices/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown-Badge

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-bioservices/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-bioservices?utm_source=security_passport_badge)

HTML-Badge

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

Einbettungskarte

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-bioservices.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

K-Dense-AI. (2026). bioservices security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-bioservices/audits/7

BibTeX-Zitat

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-bioservices-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {bioservices security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-bioservices/audits/7},
  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: "bioservices security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-bioservices/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-bioservices:audit:7"
    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

davila7 Empfohlen

davila7-bioservices

Skillstore-Score 82

Evidenzvertrauen Hoch

Skillstore-Nutzung 18

Aktualisiert

2026-09-09

K-Dense-AI Aktuell

k-dense-ai-bioservices

Skillstore-Score 79

Evidenzvertrauen Hoch

Skillstore-Nutzung 18

Aktualisiert

2026-09-09

Skillstore-Score

Warum dieser Score Evidenzvertrauen: Hoch

Architektur

Wartbarkeit

Inhalt

Gemeinschaft

Spezifikationskonformität

Was Sie erstellen können

Überprüfung von Proteinannotationen

Ein Protein nachschlagen, seinen UniProt-Eintrag abrufen und zugehörige Annotationen und Signalwege zusammenfassen.

Batch-Konvertierung von Identifikatoren

Listen von IDs zwischen gängigen biologischen Datenbanken konvertieren und fehlende oder mehrdeutige Zuordnungen melden.

Querverweis für Verbindungen

Eine Verbindung über KEGG, ChEBI, ChEMBL und UniChem hinweg suchen, um Datenbankidentifikatoren zusammenzustellen.

Diese Prompts ausprobieren

Proteineintrag finden

Verwende BioServices, um [protein name or UniProt ID] in UniProt nachzuschlagen. Gib die beste Accession, den Organismus, den Gennamen und einen Plan zum Abrufen der Sequenz zurück.

Datenbankidentifikatoren zuordnen

Konvertiere diese UniProt IDs mit BioServices zu KEGG IDs: [IDs]. Erkläre fehlende Zuordnungen und mehrdeutige Ergebnisse.

Signalwegabdeckung analysieren

Plane eine KEGG-Signalweganalyse für Organismus [code] und Genliste [genes]. Berücksichtige erwartete Ausgaben, Vorsichtsmaßnahmen zu Rate Limits und Validierungsschritte.

Nachweise aus mehreren Diensten integrieren

Entwirf einen BioServices-Workflow, der UniProt-Annotationen, KEGG-Signalwege, ChEMBL- oder ChEBI-Verbindungsdaten und PSICQUIC-Interaktionen für [research question] kombiniert.

Bewährte Praktiken

Wann immer möglich mit exakten Accessions, Verbindungs-IDs und Organismus-Codes beginnen.
Zwischenergebnisse zwischenspeichern und bei wiederholten Abfragen die Rate Limits öffentlicher Dienste beachten.
Wichtige Zuordnungen vor der Veröffentlichung von Ergebnissen anhand der Seiten der Quelldatenbanken validieren.

Vermeiden

Breite Suchen ohne Organismusfilter oder bekannte Identifikatoren ausführen.
Automatisierte Datenbank-Mappings als endgültige biologische Evidenz behandeln.
Private, unveröffentlichte oder regulierte Identifikatoren ohne Genehmigung an öffentliche Webdienste senden.