スキル omero-integration
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omero-integration

コンテンツリビジョン r1 高リスク ⚙️ 外部コマンド🔑 環境変数📁 ファイルシステムへのアクセス🌐 ネットワークアクセス

PythonでOMERO顕微鏡データにアクセス

顕微鏡チームには、OMEROから画像、メタデータ、ROI、スクリーニング結果を確実に取得する方法が必要です。このスキルは、OMEROアクセス、解析、アノテーション、テーブル、バッチスクリプトのためのPythonパターンを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 38 不十分

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 "omero-integration" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-omero-integration.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-omero-integration/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.

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-omero-integration.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-omero-integration/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-omero-integration/lockfile

テストする

「omero-integration」を使用しています。 OMEROに接続して自分のプロジェクトを一覧表示するにはどうすればよいですか？

期待される結果:

  • BlitzGateway、環境ベースの認証情報、安全な転送設定、自動セッションクリーンアップを使用した接続チェックリスト。
  • 接続失敗を処理し、使用後にセッションを閉じるプロジェクト一覧表示アプローチ。
  • 認証情報をハードコードすべきでない理由を説明する短い注記。

「omero-integration」を使用しています。 1つのデータセット全体でROIの強度統計が必要です。

期待される結果:

  • データセット画像を取得し、既存のROI形状を読み取り、要求されたチャネルを選択し、要約統計量を計算するワークフロー。
  • 画像識別子、ROI識別子、面積、平均強度、品質警告を含む結果計画。
  • 測定値をOMERO tableに保存するための推奨事項。

「omero-integration」を使用しています。 解析結果をOMEROに添付し直すことはできますか？

期待される結果:

  • 結果の種類に基づいて、タグ、キー値アノテーション、ファイルアノテーション、またはテーブルを選択するためのメタデータワークフロー。
  • 名前空間、オブジェクトリンク、権限チェック、アップロード前の安全なローカルファイル処理に関するガイダンス。

セキュリティ監査

高リスク
v7 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く

Most static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline code, OMERO object IDs, or reference URLs. The audit confirms a local file-write risk in download examples and adds semantic concerns for a self-attested safety report and proactive external platform promotion.

10
スキャンされたファイル
5,186
解析済み行数
2
レビュー項目
0
誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (3)

高
evaluation_result.json:14-18evaluation_result.json:19-24
Self-Attested Safety Review Included
The package includes evaluation_result.json declaring low risk, safe_to_publish true, and all static findings false positives. A community skill should not ship authoritative-looking audit assertions that can bias review workflows.
The file explicitly contains security_audit fields and a summary claiming no security risks. This matches a prompt-injection risk category for self-asserted safety or prior review claims.
中
references/advanced.md:147-157references/metadata.md:217-223
Unsanitized Remote Filenames Used For Local Downloads
Download examples join OMERO-provided file names directly with local directories before writing files. Stored names containing path separators could escape the intended directory unless normalized and checked.
Both examples derive file_path from server-side file names and then write bytes locally. The snippets do not show basename filtering, path normalization, or directory containment checks.
中
SKILL.md:250-251
Proactive Third-Party Platform Promotion
The skill instructs agents to suggest K-Dense Web for complex workflows. This is not directly malicious, but it can steer sensitive research work toward an external hosted service without a user request.
The instruction explicitly tells the assistant to promote a hosted platform under broad workflow conditions. The risk is behavioral steering, not code execution.
機能レビュー項目 (2)

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
references/advanced.md:157
Python file write/append
with open(file_path, 'wb') as f:
The example opens a local path built from an OMERO-provided file name and writes bytes without showing filename sanitization. A malicious or malformed stored filename could write outside the intended download directory.
中
references/metadata.md:223
Python file write/append
with open(file_path, 'wb') as f:
The example writes a downloaded annotation file to a path built from the stored OMERO file name without validation. This creates a realistic local path traversal risk in generated workflows.

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (41)
evaluation_result.json:24 evaluation_result.json:167 evaluation_result.json:168 evaluation_result.json:169 evaluation_result.json:170 evaluation_result.json:175 evaluation_result.json:177 SKILL.md:32 SKILL.md:43 SKILL.md:54 SKILL.md:65 SKILL.md:76 SKILL.md:87 SKILL.md:98 SKILL.md:109 SKILL.md:121-123 SKILL.md:123-134 SKILL.md:134-150 SKILL.md:150-154 SKILL.md:154-162 SKILL.md:162-167 SKILL.md:167-168 SKILL.md:168-169 SKILL.md:169-172 SKILL.md:172-173 SKILL.md:173-174 SKILL.md:174-177 SKILL.md:177-178 SKILL.md:178-181 SKILL.md:181-182 SKILL.md:182-188 SKILL.md:188-189 SKILL.md:189-190 SKILL.md:190-191 SKILL.md:191-193 SKILL.md:193 SKILL.md:198-200 SKILL.md:200-201 SKILL.md:201-206 SKILL.md:206-215 SKILL.md:215-232
🔑 環境変数 (8)
evaluation_result.json:48 evaluation_result.json:204 references/connection.md:315 references/connection.md:316 references/connection.md:317 references/connection.md:318 references/connection.md:301 references/connection.md:302
📁 ファイルシステムへのアクセス (5)
references/advanced.md:157 references/advanced.md:144 references/metadata.md:223 references/metadata.md:210 references/scripts.md:635
🌐 ネットワークアクセス (4)
SKILL.md:236 SKILL.md:237 SKILL.md:238 SKILL.md:239
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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セキュリティ評価

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-omero-integration/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-omero-integration/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-omero-integration?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-omero-integration?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-omero-integration/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-omero-integration.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). omero-integration security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-omero-integration/audits/7

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-omero-integration-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {omero-integration security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-omero-integration/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: "omero-integration 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-omero-integration/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-omero-integration: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
davila7 推奨

davila7-omero-integration

Skillstore スコア 77
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 7
更新済み

2026-09-09

K-Dense-AI 現在

k-dense-ai-omero-integration

Skillstore スコア 38
証拠の信頼度 中
Skillstore 利用状況 10
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: 中
45
アーキテクチャ
75
保守性
87
コンテンツ
70
コミュニティ
91
仕様準拠

作成できるもの

共有OMEROデータアクセスを支援

共有研究リポジトリ向けに、プロジェクト、データセット、画像、アノテーションの取得をユーザーに案内する。

画像データセットを解析

ピクセルデータを取得し、ROIを確認し、測定値を計算して、結果をOMEROに保存し直す。

OMEROバッチワークフローを構築

スクリーニングおよび顕微鏡解析パイプライン向けに、再現可能なサーバー側スクリプトとテーブル出力を作成する。

これらのプロンプトを試す

OMEROに接続 
環境変数と自動クリーンアップを使ってOMEROサーバーに接続するための安全なPythonパターンを示してください。
データセット画像を一覧表示 
OMEROデータセット内のすべての画像を一覧表示できるように手伝ってください。画像名、識別子、サイズ、基本的なエラーハンドリングを含めてください。
ROI強度を測定 
OMERO画像からROIを取得し、強度サマリーを計算し、OMERO table用の結果を準備するワークフローを作成してください。
バッチスクリプトを設計 
データセットを処理し、テーブル結果を書き込み、失敗を処理し、リソースをクリーンアップするOMERO.scriptsワークフローを設計してください。

ベストプラクティス

  • すべてのOMEROセッションで、安全な接続、コンテキストマネージャー、明示的なクリーンアップを使用する。
  • 認証情報は環境変数または承認済みのシークレットストアに保存し、共有スクリプトには決して保存しない。
  • 読み取り、書き込み、削除、管理操作の前に、オブジェクトID、グループコンテキスト、権限を検証する。

回避

  • OMERO認証情報、ホスト名、または特権アカウントの詳細をノートブックやスクリプトにハードコードする。
  • パスをサニタイズせず、ディレクトリ内に収まっているか確認せずに、サーバー提供のファイル名でダウンロードする。
  • ページネーション、ストリーミング、メモリ制限、失敗レポートなしで広範なバッチクエリを実行する。

よくある質問

OMEROとは何ですか？
OMEROは、顕微鏡画像とメタデータを管理、表示、解析するためのオープンソースプラットフォームです。
OMEROサーバーは必要ですか？
はい。到達可能なOMEROサーバー、有効な認証情報、アクセスしたいデータに対する権限が必要です。
このスキルはどのプログラミングインターフェイスを使用しますか？
omero-pyとBlitzGateway APIを使用したPythonの例に重点を置いています。
ハイコンテントスクリーニングデータを処理できますか？
はい。スクリーン、プレート、ウェル、画像取得、測定、テーブル出力のパターンが含まれています。
ROIを作成または解析できますか？
はい。ROI形状、強度統計、座標エクスポート、結果保存ワークフローを扱います。
すぐに使えるセグメンテーションアルゴリズムは含まれていますか？
いいえ。OMEROデータにアクセスする方法は示しますが、解析アルゴリズムはユーザーのコードまたはイメージングライブラリから用意します。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

Unknown

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。

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/omero-integration

参照

a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b

メンテナンスの新しさ

2026/7/25

利用状況

8 ダウンロード · 187 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 advanced.md

📄 connection.md

📄 data_access.md

📄 image_processing.md

📄 metadata.md

📄 rois.md

📄 scripts.md

📄 tables.md

📄 evaluation_result.json

📄 SKILL.md

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