スキル neurokit2

📦

neurokit2

Name: neurokit2
Author: davila7

コンテンツリビジョン r1 中リスク ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス

NeuroKit2で生体信号を分析

生体信号解析では、多様な信号タイプにわたって手法を慎重に選択する必要があります。このスキルは、前処理、特徴抽出、解釈、レポーティングについて、体系化されたNeuroKit2のガイダンスを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)

📊 68 十分

自分のエージェントでインストール

このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。

エージェントリクエスト

Review the Skillstore skill "neurokit2" from https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-neurokit2/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/davila7-neurokit2.md 署名済み manifest GET /api/skills/davila7-neurokit2/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/davila7-neurokit2/lockfile

テストする

「neurokit2」を使用しています。 I have a noisy five minute PPG signal from a wearable device.

期待される結果:

応答では、PPG信号のクリーニング、脈波ピークと品質の確認、その後にPPG由来HRVをECGの制約と比較することを推奨します。

「neurokit2」を使用しています。 I need event related EDA analysis for stimulus trials.

期待される結果:

応答では、イベント検出、エポック作成、ベースライン補正、SCR特徴のレビューを概説します。
短い試行はイベント関連特徴に対応できる一方で、安定した交感神経系指標にはより長い記録が必要であることを示します。

「neurokit2」を使用しています。 I want EEG microstate metrics for a resting state dataset.

期待される結果:

応答では、セグメンテーションの選択、クラス数の選択、時間的指標、可視化の必要性、アーチファクトに関する注意点を説明します。

セキュリティ監査

中リスク

v14 • 2026/7/9 バージョン別レポートを開く

Most static findings are false positives caused by markdown fences, Python examples, and biomedical terms that resemble reconnaissance keywords. One confirmed issue remains: the skill recommends installing a mutable development zipball from GitHub, which introduces supply chain risk if users run it directly.

スキャンされたファイル

6,190

解析済み行数

レビュー項目

誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

中

SKILL.md:274-276

Mutable Development Branch Installation

The skill recommends installing NeuroKit2 from a GitHub development zipball instead of a pinned package release. Users who run this command may install changing remote code without version integrity controls.

The installation section explicitly labels this as the development version and uses a GitHub zipball URL. This is a clear supply chain concern, although it is not hidden or malicious.

機能レビュー項目 (1)

これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。

中

SKILL.md:276

Hardcoded URL

uv pip install https://github.com/neuropsychology/NeuroKit/zipball/dev

The URL is used in an installation command that pulls a development zipball from a mutable GitHub branch. This creates supply chain risk if users follow the instruction without pinning a release or checksum.

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (43)

🌐 ネットワークアクセス (4)

SKILL.md:276 SKILL.md:348 SKILL.md:349 SKILL.md:350

監査者: claude 監査履歴を表示 →

このレポートを共有・引用

バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。

バージョン別レポートを開く

レポートリンクをコピー

https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2/audits/14?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/davila7-neurokit2/security.svg)](https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-neurokit2/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-neurokit2.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

davila7. (2026). neurokit2 security audit report (audit version 14) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2/audits/14

BibTeX形式の引用

@techreport{davila7-davila7-neurokit2-2026,
  author = {davila7},
  title = {neurokit2 security audit report (audit version 14)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {14},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2/audits/14},
  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: "neurokit2 security audit report (audit version 14)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-neurokit2/audits/14"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-neurokit2:audit:14"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

バリアントを比較

インストール可能なバリアント 2 件

各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。

このバリアントが首位の理由

Skillstore スコアが最高

作者 / ソース Skillstore スコア証拠の信頼度 Skillstore 利用状況更新済み

K-Dense-AI 推奨

k-dense-ai-neurokit2

Skillstore スコア 69

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 10

更新済み

2026-09-09

davila7 現在

davila7-neurokit2

Skillstore スコア 68

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 8

更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由証拠の信頼度: 高

アーキテクチャ

保守性

コンテンツ

コミュニティ

仕様準拠

作成できるもの

参加者の生体信号解析を計画

研究で得られたECG、EDA、呼吸、EMG記録の前処理と特徴抽出を設計します。

信号処理パイプラインを構築

ウェアラブルまたは実験室の生理学的データに対して、NeuroKit2の関数、パラメータ、品質チェックを選択します。

生理学的指標をレビュー

明確な前提とレポーティング上の注意点を示しながら、HRV、SCR、EEG、呼吸の出力を解釈します。

これらのプロンプトを試す

ECG記録を処理

Use NeuroKit2 to plan an ECG workflow for a 10 minute recording sampled at 1000 Hz. Include cleaning, R-peak detection, HRV, and quality checks.

EDA手法を比較

Help me choose NeuroKit2 methods for an EDA experiment with event markers. Explain tonic, phasic, SCR peak, and event related outputs.

複数信号パイプラインを構築

Design a NeuroKit2 workflow for synchronized ECG, RSP, EDA, and EMG data. Include preprocessing order, feature tables, and interpretation cautions.

複雑性指標を評価

Recommend NeuroKit2 entropy, fractal, and nonlinear measures for resting EEG. Explain assumptions, minimum data needs, and reporting guidance.

ベストプラクティス

導出された指標を解釈する前に、信号品質を確認します。
生理学的な問いに合わせて、サンプリングレート、記録時間、解析モードを対応させます。
前処理の選択、NeuroKit2の手法、しきい値、除外セグメントを報告します。

回避

HRV、EDA、EEGの出力を、領域専門家のレビューなしに診断として扱うこと。
前処理と記録条件を揃えずに、研究間で指標を比較すること。
研究設計がより小さな特徴セットしか支持しない場合に、利用可能なすべての指標を実行すること。

よくある質問

このスキルはNeuroKit2解析を自動的に実行しますか？

いいえ。ガイダンスと例を提供します。ユーザーは自身のPython環境で解析を実行する必要があります。

どの信号タイプに対応していますか？

ECG、PPG、HRV、EEG、EDA、呼吸、EMG、EOG、イベント解析、複雑性指標を対象としています。

前処理パラメータの選択を支援できますか？

はい。一般的なNeuroKit2の手法、サンプリングレートの要件、しきい値、品質チェックを説明します。

臨床診断に適していますか？

いいえ。研究および解析ワークフローを支援するものです。臨床的解釈には、資格を持つ専門家によるレビューと検証済みプロトコルが必要です。

ソースデータやノートブックは含まれていますか？

いいえ。このスキルにはMarkdown形式のガイダンスと参照ドキュメントのみが含まれています。

マルチモーダル記録をサポートできますか？

はい。同期された生理学的信号を組み合わせ、信号間パターンを解釈する方法を説明します。

開発者情報

作成者

davila7

ライセンス

MIT

Skillstore リビジョン

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

リポジトリ

https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/neurokit2

参照

b959ebfd1043a07c0c4378ab94ca4342cb0259f5

メンテナンスの新しさ

2026/7/28

利用状況

6 ダウンロード · 973 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 bio_module.md

📄 complexity.md

📄 ecg_cardiac.md

📄 eda.md

📄 eeg.md

📄 emg.md

📄 eog.md

📄 epochs_events.md

📄 hrv.md

📄 ppg.md

📄 rsp.md

📄 signal_processing.md

📄 SKILL.md