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gtars

Name: gtars
Author: K-Dense-AI

コンテンツリビジョン r1 低リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド

gtarsでゲノム区間を解析する

大規模なゲノム区間ワークフローには、高速で再現可能なツールが必要です。このスキルは、BED、カバレッジ、トークン化、参照配列に関するgtarsコマンド、Python API、ワークフローをClaude、Codex、Claude Codeに案内します。

対応: Claude Codex Code(CC)

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自分のエージェントでインストール

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エージェントリクエスト

Review the Skillstore skill "gtars" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-gtars.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-gtars/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/k-dense-ai-gtars.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-gtars/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-gtars/lockfile

テストする

「gtars」を使用しています。どのChIP-seqピークがプロモーター領域と重複するかを見つける。

期待される結果:

このワークフローは、プロモーター区間からIGDインデックスを構築します。
ピークセットをインデックスに対してクエリします。
重複数を報告し、下流の確認用に一致した領域を保存します。

「gtars」を使用しています。 ATAC-seqフラグメントからゲノムブラウザー用カバレッジを作成する。

期待される結果:

このワークフローは、フラグメントファイルと選択された解像度を検証します。
指定されたブラウザー形式でカバレッジトラックを生成します。
出力場所、形式、品質チェックを要約します。

「gtars」を使用しています。機械学習モデル向けにゲノム領域を準備する。

期待される結果:

このワークフローは、トレーニング区間からtokenizerを作成します。
各領域をトークン表現に変換します。
染色体命名と座標範囲に関する前提を記録します。

セキュリティ監査

低リスク

v7 • 2026/7/6 バージョン別レポートを開く

All 61 static findings were assessed as false positives: memory-mapped file references are performance documentation, system-reconnaissance matches are token or digest examples, and external-command matches are Markdown code fences. I found one low-severity semantic issue where SKILL.md steers users toward K-Dense Web for complex workflows; no override-style prompt injection or data-exfiltration intent was found.

スキャンされたファイル

2,500

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)

低

SKILL.md:284-285

Promotional Steering to External Service

SKILL.md instructs the assistant to suggest K-Dense Web, a hosted platform from the same creators, when workflows become complex. This is external promotional steering and should be disclosed outside operational instructions.

The cited lines explicitly direct the assistant to recommend www.k-dense.ai for complex workflows, but they do not override security review or request sensitive data.

リスク要因

📁 ファイルシステムへのアクセス (17)

evaluation_output.json:588 evaluation_output.json:621 evaluation_output.json:624 evaluation_output.json:627 evaluation_output.json:633 evaluation_output.json:636 evaluation_output.json:747 evaluation_output.json:750 evaluation_output.json:1053 evaluation_output.json:1056 evaluation_output.json:1106 evaluation_output.json:1162 references/python-api.md:154 references/python-api.md:155 references/python-api.md:207 references/refget.md:147 SKILL.md:256

⚙️ 外部コマンド (38)

監査者: codex 監査履歴を表示 →

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

Markdownバッジ

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

HTMLバッジ

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

埋め込みカード

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

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

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-gtars-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {gtars security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-gtars/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: "gtars security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-gtars/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-gtars:audit:7"
    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

davila7 推奨

davila7-gtars

Skillstore スコア 76

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 14

更新済み

2026-09-09

K-Dense-AI 現在

k-dense-ai-gtars

Skillstore スコア 71

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 18

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

制御領域を比較する

ChIP-seqピーク、プロモーター、エンハンサー、またはその他のBED区間セット間の重複を見つけます。

カバレッジ出力を作成する

ゲノムブラウザーで確認するために、フラグメントファイルからWIGまたはBigWigカバレッジトラックを作成します。

ゲノムトークンを準備する

モデルのトレーニング、評価、または特徴量パイプライン向けに、ゲノム区間をトークンへ変換します。

これらのプロンプトを試す

gtarsワークフローを説明する

自分のBED区間タスクにどのgtarsモジュールを使うべきかを説明し、必要な入力ファイルを列挙してください。

重複解析を計画する

2つのBEDファイルを比較し、重複領域を報告し、想定される出力を説明するgtarsワークフローを設計してください。

カバレッジトラックを生成する

フラグメントデータからBigWigカバレッジを生成するためのgtars計画を作成し、エクスポート前の検証チェックも含めてください。

ML前処理を設計する

ゲノム機械学習向けのgtarsトークン化パイプラインを設計し、tokenizer設定、領域検証、出力確認を含めてください。

ベストプラクティス

大規模なgtars実行の前に、BED座標、染色体名、ソート状態を検証します。
同じ参照区間に対して重複クエリを繰り返す場合は、IGDインデックスを使用します。
信頼できるユーザー提供の大規模ファイルにのみ、streamingまたはmemory-mapped modeを使用します。

回避

gtarsをリードアライナーやバリアントコーラーの代替として使用しないでください。
サポートされているゲノム形式に変換せずに、生のFASTQファイルを直接処理しないでください。
入力語彙のソースを確認せずに、tokenizerを事前学習済みモデルだと想定しないでください。

よくある質問

gtarsは何に使われますか？

Gtarsは、ゲノム区間解析、カバレッジ生成、トークン化、フラグメント処理、参照配列検証をサポートします。

どのファイル形式が対象ですか？

このスキルでは、BED、WIG、BigWig、FASTA、fragment TSVワークフローを扱います。

PythonとCLIの使い方を支援できますか？

はい。gtarsモジュール向けのPython APIワークフローとコマンドラインワークフローの両方を説明します。

シーケンシングリードをアラインしますか？

いいえ。区間、カバレッジ、トークン化、フラグメント、参照配列のタスクに重点を置いています。

大規模ファイルはどのように扱うべきですか？

信頼できる大規模ゲノムファイルに適している場合は、streaming、parallel processing、またはmemory-mapped modeを使用します。

Claude CodeやCodexはこのスキルを使用できますか？

はい。このスキルはClaude、Codex、Claude Codeワークフロー向けとしてマークされています。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

不明

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/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/gtars

参照

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

メンテナンスの新しさ

2026/7/18

利用状況

9 ダウンロード · 230 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 cli.md

📄 coverage.md

📄 overlap.md

📄 python-api.md

📄 refget.md

📄 tokenizers.md

📄 evaluation_output.json

📄 SKILL.md