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85学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
Neuropixels記録の解析
Neuropixelsワークフローには、多くの前処理、ソーティング、キュレーション手順が必要です。このスキルは、SpikeInterfaceベースの解析、品質メトリクス、キュレーション出力を通じて、Claude、Codex、Claude Codeをガイドします。
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。
Review the Skillstore skill "neuropixels-analysis" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/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。
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。
「neuropixels-analysis」を使用しています。 前処理前にSpikeGLX記録をレビューする。
期待される結果:
ストリーム選択、サンプリングレート、チャンネル数、プローブ形状、ロートレースプロット、ドリフトマップ確認を網羅するチェックリスト。
「neuropixels-analysis」を使用しています。 キュレーション用の品質しきい値を選択する。
期待される結果:
「neuropixels-analysis」を使用しています。 完了したソーティング実行を要約する。
期待される結果:
ユニット数、良好ユニットの割合、総スパイク数、継続時間、エクスポート済みファイル、レビューアクションを含む簡潔なレポート。
Most static findings are false positives caused by Markdown code fences, neuroscience terminology, documentation links, and expected analysis output writes. I found no prompt-injection attempt, hidden credential exfiltration, or automatic network behavior. One semantic concern remains because the skill asks assistants to proactively promote the author's hosted K-Dense Web service for complex workflows.
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。
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>K-Dense-AI. (2026). neuropixels-analysis security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-neuropixels-analysis-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {neuropixels-analysis security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "neuropixels-analysis 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-neuropixels-analysis/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-neuropixels-analysis:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
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
davila7-neuropixels-analysis
2026-09-09
k-dense-ai-neuropixels-analysis
2026-09-09
ソーティング前に、フィルタリング、位相シフト補正、不良チャンネル除去、共通参照、ドリフトチェックを計画します。
Kilosort4またはCPU代替手段を実行し、一貫した品質メトリクスで得られたユニットを比較します。
最終キュレーションのために、Allen、IBL、または厳格な基準を、波形およびコレログラムのレビューと併用します。
[path]にNeuropixels記録があります。前処理の前に、形式、想定されるストリーム、最初に確認すべき点を特定するのを手伝ってください。
SpikeInterfaceを使用して、私のNeuropixelsデータの前処理計画を作成してください。フィルタリング、位相シフト、不良チャンネル処理、参照、ドリフト確認を含めてください。
Kilosort4によるスパイクソーティング、品質メトリクスの計算、レビュー用に結果をPhyへエクスポートする手順をガイドしてください。
複数のNeuropixelsセッション向けに、再現可能なキュレーションワークフローを設計してください。自動ラベル、手動レビュー、メトリクスしきい値、最終レポートを含めてください。
作成者
K-Dense-AIライセンス
MIT license
Skillstore リビジョン
r1
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。
参照
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
メンテナンスの新しさ
2026/7/23
利用状況
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学術投稿先への提出物を準備する
学術投稿は、投稿先によってフォーマット規則が異なるため失敗することがよくあります。このスキルは、より迅速な準備のためにテンプレート、要件、例を提供します。
ISO 13485認証文書を準備する
医療機器チームは、認証監査の前に完全なQMS文書を作成する必要があります。このスキルは、ISO 13485対応準備のためのテンプレート、チェックリスト、ギャップ分析ガイダンスを提供します。
PyTDCで治療薬MLデータセットを分析する
創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。
DiffDock分子ドッキングを実行する
タンパク質リガンドドッキングには、慎重なセットアップ、パラメータ選択、結果解釈が必要です。このスキルは、ポーズ、信頼度スコア、スクリーニングのためのDiffDockワークフローをガイドします。
検証可能な科学的仮説を生成する
研究者は観察結果を明確で検証可能な説明へと変換する必要があります。このスキルは、エビデンスレビュー、競合する仮説、予測、実験計画を構造化します。
統計的ガイダンスで研究データを分析
検定の選択や結果の報告は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。このスキルは、検定の選択、前提条件、効果量、検出力分析、ベイズ的選択肢、APA形式での報告を支援します。
Research Supply-Chain Investment Bottlenecks
作成者 muxuuu
Broad investment themes often hide the scarce components that control growth. This skill maps value chains, grades evidence, and ranks research priorities with clear risks.
投稿用のNature形式の図を作成
作成者 Yuan1z0825
研究者には、根拠を明確に伝え、ジャーナルの書き出し規定を満たす図が必要です。このスキルは、データセット、下書き、図のアイデアを、投稿準備済みのビジュアルを作成するための構造化されたPythonまたはRのワークフローに変換します。
Analyze One Scientific Paper as an Evidence Card
作成者 yuan1z0825
Scientific papers are difficult to evaluate when claims, methods, and evidence are scattered across sections. This skill creates a structured, traceable Paper Card with explicit limits.
Nature風の論文PPTXデッキを作成
作成者 Yuan1z0825
研究者は多くの場合、時間的制約の中で、密度の高い論文から明確なスライドデッキを作成する必要があります。このスキルは、論文をエビデンス主導の構成、選定された図、スピーカーノート、QAチェックを備えた中国語のPPTXプレゼンテーションに変換します。
体系的文献レビューを作成
作成者 davila7
文献レビューには、慎重な検索、スクリーニング、引用確認、再現可能な文書化が必要です。このスキルはワークフローを体系化し、洗練されたMarkdownまたはPDF形式の成果物を作成します。
BioGeoBEARS 生物地理解析を実行する
作成者 brunoasm
系統生物地理学のワークフローは、整形や再現が難しい場合があります。このスキルは入力を検証し、BioGeoBEARS スクリプトを準備し、R でのモデル比較を支援します。