스킬 pathml

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pathml

Name: pathml
Author: davila7

콘텐츠 리비전 r2 높은 위험 ⚡ 스크립트 포함⚙️ 외부 명령어📁 파일 시스템 접근🌐 네트워크 접근

PathML로 병리 이미지 분석

전체 슬라이드 이미지 워크플로에는 형식, 타일, 모델, 저장소를 세심하게 처리해야 합니다. 이 스킬은 로딩, 전처리, 그래프 분석, 머신러닝, 다중 파라미터 이미징을 위한 PathML 가이드를 제공합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)

⚠️ 38 나쁨

Maintain this Skill? Claim it ⚠️ 38 나쁨

설치 전에 중지하고 확인을 요청하세요.

계획을 검토하고 파일을 변경하기 전에 사용자의 명시적 동의를 받으세요.

내 에이전트로 설치

이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.

에이전트 요청

Review the Skillstore skill "pathml" from https://skillstore.io/skills/davila7-pathml.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-pathml/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.

에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

Markdown 상세 GET /skills/davila7-pathml.md 서명된 manifest GET /api/skills/davila7-pathml/manifest 서명된 lockfile GET /api/skills/davila7-pathml/lockfile

테스트해 보기

"pathml" 사용 중입니다. 한 연구자가 핵 분석을 위해 500장의 H&E 슬라이드를 처리하는 방법을 묻습니다.

예상 결과:

슬라이드 검사, 타일 생성, 염색 정규화, 핵 검출, HDF5 출력, 배치 처리 제어를 다루는 단계별 계획.

"pathml" 사용 중입니다. 한 공간 생물학 팀이 CODEX 마커 발현을 분석하는 방법을 묻습니다.

예상 결과:

CODEX 데이터 로딩, 채널 병합, 세포 세그멘테이션, 마커 정량화, AnnData 내보내기, 출력 검증을 위한 워크플로.

"pathml" 사용 중입니다. 한 엔지니어가 보류 슬라이드에서 HoVer-Net 모델을 평가하는 방법을 묻습니다.

예상 결과:

데이터셋 분할, 로더, 추론 모드, 세그멘테이션 메트릭, 오류 검토, 모델 내보내기 계획을 위한 체크리스트.

보안 감사

높은 위험

v10 • 2026. 7. 23. 버전별 보고서 열기

Most static detections are documentation syntax or standard local PathML operations, not executable threats. Remote DeepCell inference creates a real data-disclosure boundary, while unpinned installation and unrestricted checkpoint loading require safeguards.

스캔된 파일

4,143

분석된 줄 수

검토 항목

오탐 무시됨

확인된 보안 우려 사항 (2)

높음

references/data_management.md:441

Unsafe Model Checkpoint Deserialization

The feature extraction example loads a PyTorch checkpoint with torch.load without restricting deserialization or establishing checkpoint trust.

torch.load can deserialize executable pickle content in affected configurations. The example provides no weights-only setting, provenance check, or hash verification.

중간

SKILL.md:79-84

Unpinned Third-Party Package Installation

The quick start installs PathML and all optional dependencies without a version or integrity constraint, increasing dependency substitution and update risk.

The documented commands explicitly install unpinned packages from the configured package index. The behavior is legitimate, but dependency contents can change.

기능 검토 항목 (2)

이 스킬에 대해 예상될 수 있는 실제 로컬 기능이므로 검토가 필요하지만, 확인된 악의적 동작으로는 집계되지 않습니다.

중간

references/multiparametric.md:175

Hardcoded URL

api_url='https://deepcell.org/api/predict',

SegmentMIFRemote sends pathology image channels to a fixed external DeepCell endpoint. The example does not warn about patient-data authorization or deidentification.

중간

references/preprocessing.md:355

Hardcoded URL

api_url='https://deepcell.org/api'

The documented remote segmentation transform sends image data to DeepCell. Pathology images may be sensitive, and the example omits privacy and retention safeguards.

위험 요인

⚡ 스크립트 포함 (8)

references/data_management.md:442 references/machine_learning.md:229 references/machine_learning.md:499 references/machine_learning.md:541 references/machine_learning.md:473-477 references/preprocessing.md:409-416 references/preprocessing.md:443-448 references/preprocessing.md:474-483

⚙️ 외부 명령어 (28)

📁 파일 시스템 접근 (23)

🌐 네트워크 접근 (2)

references/multiparametric.md:175 references/preprocessing.md:355

감사자: codex 감사 이력 보기 →

이 보고서 공유 및 인용

버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.

버전별 보고서 열기

보고서 링크 복사

https://skillstore.io/skills/davila7-pathml/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 배지

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

HTML 배지

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

임베드 카드

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

학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)

APA 인용

davila7. (2026). pathml security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-pathml/audits/10

BibTeX 인용

@techreport{davila7-davila7-pathml-2026,
  author = {davila7},
  title = {pathml security audit report (audit version 10)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {10},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-pathml/audits/10},
  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: "pathml security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-pathml/audits/10"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-pathml:audit:10"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

변형 비교

설치 가능한 변형 2개

각 작성자의 스킬은 별도의 설치 항목으로 유지됩니다. 추천 변형은 Skillstore 근거로 순위가 정해집니다.

이 변형이 1위인 이유

Skillstore 점수가 가장 높음

작성자 / 소스 Skillstore 점수 증거 신뢰도 Skillstore 사용량 업데이트됨

K-Dense-AI 권장

k-dense-ai-pathml

Skillstore 점수 50

증거 신뢰도 높음

Skillstore 사용량 21

업데이트됨

2026-09-09

davila7 현재

davila7-pathml

Skillstore 점수 38

증거 신뢰도 중간

Skillstore 사용량 14

업데이트됨

2026-09-09

Skillstore 점수

이 점수의 이유 증거 신뢰도: 중간

아키텍처

유지보수성

콘텐츠

커뮤니티

사양 준수

만들 수 있는 것

WSI 전처리 파이프라인 구축

대규모 슬라이드 코호트를 위한 타일 생성, 조직 검출, 염색 정규화, HDF5 저장소를 계획합니다.

멀티플렉스 조직 이미지 분석

세그멘테이션, 마커 정량화, AnnData 내보내기를 위한 CODEX 또는 Vectra 워크플로를 설계합니다.

모델 학습 워크플로 준비

병리 머신러닝 모델을 위한 데이터셋, 로더, 메트릭, 추론 계획을 구성합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

슬라이드 로딩 계획

PathML 스킬을 사용하여 [format], [number]개 슬라이드, [analysis goal]을 위한 WSI 로딩 계획을 개요로 작성하세요. 피라미드 레벨 가이드를 포함하세요.

전처리 설계

[stain or modality]를 위한 PathML 전처리 계획을 작성하세요. 품질 관리, 타일 설정, 변환, 저장소 출력을 포함하세요.

공간 분석 구축

세그멘테이션 마스크, 마커 특징, 이웃 메트릭, 시각화 출력을 포함하여 [modality]를 위한 세포 그래프 워크플로를 설계하세요.

학습 파이프라인 설계

[task]를 위한 PathML 머신러닝 워크플로를 계획하세요. 데이터셋 준비, 로더, 메트릭, 검증, 추론, 배포 제약 조건을 포함하세요.

모범 사례

배치 처리를 확장하기 전에 슬라이드 형식, 배율, 메타데이터, 권한을 검증하세요.
전체 슬라이드 코호트를 처리하기 전에 썸네일과 작은 타일 하위 집합부터 시작하세요.
원시 데이터를 처리된 HDF5 출력과 분리하고 모든 처리 매개변수를 문서화하세요.

피하기

개인정보 보호 승인 없이 민감한 임상 이미지에 원격 세그멘테이션을 실행합니다.
피라미드 레벨과 타일 크기를 확인하기 전에 전체 해상도 슬라이드를 메모리에 로드합니다.
검증, 검토, 거버넌스 없이 모델 출력을 임상 의사결정에 사용합니다.

자주 묻는 질문

이 스킬은 무엇을 위한 것인가요?

디지털 병리 이미지 분석과 머신러닝을 위한 PathML 워크플로를 계획하고 설명하는 데 도움이 됩니다.

이 스킬이 이미지 파일을 직접 처리하나요?

아니요. 사용자가 자신의 환경에서 실행하는 도구에 대한 가이드와 예시를 제공합니다.

어떤 이미지 형식을 다루나요?

SVS, NDPI, DICOM, OME-TIFF, CODEX, Vectra와 같은 일반적인 WSI 및 멀티플렉스 형식을 다룹니다.

공간 프로테오믹스에도 도움이 되나요?

예. CODEX 및 멀티플렉스 워크플로, 마커 정량화, 세그멘테이션, AnnData 통합을 다룹니다.

임상 진단에 적합한가요?

아니요. 임상 사용에는 독립적인 검증, 개인정보 보호 통제, 규제 검토, 자격을 갖춘 전문가의 감독이 필요합니다.

원격 서비스를 사용하나요?

일부 예시는 원격 DeepCell 세그멘테이션을 설명합니다. 민감하거나 규제를 받는 데이터의 경우 사용자는 로컬 처리를 우선해야 합니다.

개발자 세부 정보

작성자

davila7

라이선스

MIT

Skillstore 리비전

버전 안내

작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.

리포지토리

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

참조

c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f

유지보수 최신성

2026. 7. 26.

사용량

6 다운로드 · 220 조회

파일 구조

📁 references/

📄 data_management.md

📄 graphs.md

📄 image_loading.md

📄 machine_learning.md

📄 multiparametric.md

📄 preprocessing.md

더 빠른 강화 학습 에이전트 훈련

작성자 K-Dense-AI

환경과 훈련 루프가 확장되지 않으면 강화 학습 실험은 느려집니다. PufferLib은 Claude, Codex, Claude Code가 더 빠른 벡터화 훈련 워크플로를 설계하도록 돕습니다.

데이터 및 분석 보기

pathml

내 에이전트로 설치

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

테스트해 보기

보안 감사

확인된 보안 우려 사항 (2)

위험 요인

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임베드 카드

APA 인용

BibTeX 인용

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변형 비교

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만들 수 있는 것

WSI 전처리 파이프라인 구축

멀티플렉스 조직 이미지 분석

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