📦

adaptyv

Name: adaptyv
Author: K-Dense-AI

Revisión del contenido r1 Riesgo medio 🌐 Acceso a red📁 Acceso al sistema de archivos🔑 Variables de entorno⚙️ Comandos externos

Enviar experimentos de proteínas a Adaptyv

Los equipos de proteínas necesitan una ruta fiable desde las secuencias diseñadas hasta la validación experimental. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code a través de la configuración de la API de Adaptyv, el envío de experimentos, el seguimiento del estado y el manejo de resultados.

Compatible con: Claude Codex Code(CC)

⚠️ 50 Deficiente

Instalar con mi Agente

Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.

Solicitud de agente

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

Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.

Recursos legibles por agentes

Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.

Detalle Markdown GET /skills/k-dense-ai-adaptyv.md Manifest firmado GET /api/skills/k-dense-ai-adaptyv/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/k-dense-ai-adaptyv/lockfile

Pruébalo

Usando "adaptyv". Quiero probar 20 variantes similares a anticuerpos para unión.

Resultado esperado:

La skill describiría un plan de envío por lotes, la información requerida del objetivo, campos de metadatos y comprobaciones de consentimiento antes de enviar secuencias.

Usando "adaptyv". Mi experimento está completo. ¿Qué debo recuperar?

Resultado esperado:

Resumen del estado del experimento
Campos de medición clave como afinidad o nivel de expresión
Métricas de calidad y enlaces a informes descargables

Usando "adaptyv". ¿Qué variantes debo enviar primero?

Resultado esperado:

La skill recomendaría una preselección por solubilidad, validez de la secuencia y preservación de residuos funcionales antes de seleccionar candidatos.

Auditoría de seguridad

Riesgo medio

v9 • 9/7/2026 Abrir el informe versionado

Most high-severity static matches are false positives caused by placeholder API keys, .env guidance, Markdown fences, or scientific sequence terminology. The real risks are intended outbound API calls to Adaptyv and NetSolP, local example file writes, and disclosure of proprietary protein sequences to a third-party lab service.

Archivos escaneados

2,336

Líneas analizadas

Elementos de revisión

Falsos positivos ignorados

Preocupaciones de seguridad confirmadas (1)

Medio

SKILL.md:11 SKILL.md:61-67 reference/api_reference.md:31-43

Third-party submission of proprietary protein sequences

The skill is designed to submit protein sequences and experiment metadata to the Adaptyv cloud lab API. This can expose proprietary biological designs or research plans if users do not have permission to share them with that service.

The documentation directly describes submitting protein sequences through the Adaptyv API and shows request payloads containing sequences and webhooks. The risk is contextual data disclosure, not hidden malicious behavior.

Elementos de revisión de capacidades (20)

Estas son capacidades locales reales que pueden esperarse para esta habilidad, por lo que requieren revisión, pero no se cuentan como comportamiento malicioso confirmado.

Medio

reference/examples.md:350

Python file write/append

with open(output_file, 'w') as f:

The example writes experiment result data to local files using API-derived identifiers or caller-provided output paths. This is normal example behavior, but it can overwrite local files if copied without path controls.

Medio

reference/examples.md:589

Python file write/append

with open(f"{experiment_id}_info.json", 'w') as f:

Medio

reference/examples.md:347

Python os file operations

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

Bajo

reference/api_reference.md:6

Hardcoded URL

https://kq5jp7qj7wdqklhsxmovkzn4l40obksv.lambda-url.eu-central-1.on.aws

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:28

Python HTTP libraries

response = requests.get(f"{BASE_URL}/organization/credits", headers=HEADERS)

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:79

Python HTTP libraries

response = requests.post(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:129

Python HTTP libraries

response = requests.post(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:185

Python HTTP libraries

response = requests.post(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:221

Python HTTP libraries

response = requests.get(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:263

Python HTTP libraries

response = requests.get(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:338

Python HTTP libraries

response = requests.get(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:479

Python HTTP libraries

response = requests.get(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:528

Python HTTP libraries

response = requests.post(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/examples.md:17

Hardcoded URL

BASE_URL = "https://kq5jp7qj7wdqklhsxmovkzn4l40obksv.lambda-url.eu-central-1.on.aws"

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/protein_optimization.md:84

Python HTTP libraries

response = requests.post(url, data=data)

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/protein_optimization.md:599

Python HTTP libraries

response = requests.post(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

reference/protein_optimization.md:77

Hardcoded URL

url = "https://services.healthtech.dtu.dk/services/NetSolP-1.0/api/predict"

The example sends protein sequence data to an external DTU NetSolP web service. This is intended scientific functionality, but it is still a real outbound data-sharing action.

Bajo

reference/protein_optimization.md:600

Hardcoded URL

"https://kq5jp7qj7wdqklhsxmovkzn4l40obksv.lambda-url.eu-central-1.on.aws/experiments",

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

SKILL.md:61

Python HTTP libraries

response = requests.post(

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Bajo

SKILL.md:53

Hardcoded URL

base_url = "https://kq5jp7qj7wdqklhsxmovkzn4l40obksv.lambda-url.eu-central-1.on.aws"

The skill documents real outbound requests to the Adaptyv cloud lab API. This is intended behavior, but users may submit proprietary protein sequences to a third-party service.

Factores de riesgo

🌐 Acceso a red (28)

📁 Acceso al sistema de archivos (4)

reference/api_reference.md:40 reference/examples.md:350 reference/examples.md:589 reference/examples.md:347

🔑 Variables de entorno (24)

⚙️ Comandos externos (12)

SKILL.md:23-25 SKILL.md:25-27 SKILL.md:27-29 SKILL.md:29-31 SKILL.md:31-37 SKILL.md:37-39 SKILL.md:39-45 SKILL.md:45-72 SKILL.md:72-81 SKILL.md:81-98 SKILL.md:98-101 SKILL.md:101-104

Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Compartir y citar este informe

Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.

Abrir el informe versionado

Copiar enlace del informe

https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-adaptyv/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Insignia Markdown

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

Insignia HTML

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

Tarjeta para insertar

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

Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)

Cita APA

K-Dense-AI. (2026). adaptyv security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-adaptyv/audits/9

Cita BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-adaptyv-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {adaptyv security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-adaptyv/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: "adaptyv security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-adaptyv/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-adaptyv:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Comparar variantes

2 variantes instalables

Cada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.

Por qué esta variante es la primera

Mayor puntuación de Skillstore

Autor / fuente Puntuación de Skillstore Confianza de la evidencia Uso en Skillstore Actualizado

K-Dense-AI Recomendado Actual

k-dense-ai-adaptyv

Puntuación de Skillstore 50

Confianza de la evidencia Alto

Uso en Skillstore 7

Actualizado

2026-09-09

davila7

davila7-adaptyv

Puntuación de Skillstore 38

Confianza de la evidencia Medio

Uso en Skillstore 8

Actualizado

2026-09-09

Puntuación de Skillstore

Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: Alto

Arquitectura

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Validar ligantes diseñados

Preparar cargas útiles de secuencias, seleccionar un ensayo de unión y enviar variantes para pruebas experimentales a través de Adaptyv.

Automatizar el seguimiento de experimentos

Crear scripts que envíen experimentos, comprueben el estado, manejen fallos y recuperen resúmenes de resultados completados.

Priorizar candidatos de expresión

Usar comprobaciones computacionales de solubilidad y secuencia antes de enviar los candidatos más sólidos para validación en laboratorio húmedo.

Prueba estos prompts

Configurar autenticación

Ayúdame a configurar la autenticación de la API de Adaptyv de forma segura. Tengo un token de API y quiero usar variables de entorno.

Enviar un solo experimento

Crea un plan seguro para enviar una secuencia de proteína a Adaptyv para pruebas de expresión. Incluye campos obligatorios y comprobaciones de intercambio de datos.

Hacer seguimiento de resultados de experimentos

Diseña un flujo de trabajo que compruebe el estado de un experimento de Adaptyv, maneje errores comunes de API y guarde localmente el resumen final de resultados.

Optimizar y validar una biblioteca

Ayúdame a priorizar una biblioteca de variantes de proteínas usando comprobaciones de solubilidad y naturalidad, y luego preparar los mejores candidatos para la validación de Adaptyv.

Mejores prácticas

Confirmar que los datos de secuencias se pueden compartir antes de enviarlos a cualquier servicio externo.
Almacenar las claves de API en variables de entorno y mantener los archivos locales de credenciales fuera del control de versiones.
Usar envíos por lotes, webhooks y validación local para reducir experimentos fallidos o duplicados.

Evitar

No pegues claves de API reales en prompts, fragmentos de código ni documentos compartidos.
No envíes secuencias propietarias sin aprobación del propietario de los datos.
No dependas únicamente de puntuaciones computacionales cuando se requiera validación experimental.

Preguntas frecuentes

¿Qué me ayuda a hacer esta skill?

Ayuda a planificar y automatizar flujos de trabajo de pruebas de proteínas de Adaptyv, incluidos el envío, el seguimiento y la recuperación de resultados.

¿Necesito una cuenta de Adaptyv?

Sí. Los ejemplos de API requieren un token de API de Adaptyv y acceso a la plataforma.

¿Puede ejecutar experimentos por sí sola?

No. Proporciona orientación y ejemplos de API. Los experimentos reales requieren credenciales válidas, créditos disponibles y aprobación del usuario.

¿Es segura para secuencias de proteínas confidenciales?

Usa precaución. El flujo de trabajo envía datos de secuencias a servicios externos, así que confirma el permiso antes del envío.

¿Qué tipos de experimentos se cubren?

La documentación cubre ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termoestabilidad y ensayos de actividad enzimática.

¿Puede ayudar a optimizar secuencias antes de las pruebas?

Sí. Describe flujos de trabajo de cribado y optimización usando herramientas de solubilidad, estructura y probabilidad de secuencia.