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gtars

Name: gtars
Author: davila7

Revisão do conteúdo r2 Seguro 📁 Acesso ao sistema de arquivos⚙️ Comandos externos

Analise Intervalos Genômicos com Gtars

Fluxos de trabalho com intervalos genômicos precisam de ferramentas rápidas de sobreposição, cobertura e tokenização. Esta habilidade orienta Claude, Codex e Claude Code em APIs gtars e fluxos de trabalho CLI.

Suporta: Claude Codex Code(CC)

📊 76 Adequado

Instalar com meu Agente

Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.

Solicitação do agente

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

Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.

Recursos legíveis por agentes

Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.

Detalhe em Markdown GET /skills/davila7-gtars.md manifest assinado GET /api/skills/davila7-gtars/manifest lockfile assinado GET /api/skills/davila7-gtars/lockfile

Testar

Usando "gtars". Usuário pergunta como comparar picos ChIP-seq com regiões promotoras.

Resultado esperado:

Um fluxo de trabalho conciso que carrega ambos os arquivos BED, executa a detecção de sobreposição, exporta picos correspondentes e verifica contagens resumidas.

Usando "gtars". Usuário pergunta se deve produzir arquivos de cobertura WIG ou BigWig.

Resultado esperado:

Uma recomendação de formato com base no tamanho do conjunto de dados, uso em navegador, necessidades de armazenamento e requisitos de análise posterior.

Usando "gtars". Usuário pergunta como preparar intervalos para um modelo transformer genômico.

Resultado esperado:

Um plano de pré-processamento que abrange configuração do tokenizer, carregamento de regiões, geração de tokens, batching e armazenamento de configuração reprodutível.

Auditoria de segurança

Seguro

v9 • 23/07/2026 Abrir o relatório versionado

All 47 static findings are false positives caused by Markdown formatting or benign Gtars documentation. The skill contains no executable scripts or injection text; examples describe expected local file operations, package installation, and an explicit BEDbase fetch.

Arquivos analisados

1,297

Linhas analisadas

Itens de revisão

Falsos positivos ignorados

Fatores de risco

📁 Acesso ao sistema de arquivos (5)

references/python-api.md:154 references/python-api.md:155 references/python-api.md:207 references/refget.md:147 SKILL.md:253

⚙️ Comandos externos (38)

A auditoria estática e semântica concluída mais recente não detectou achados de segurança confirmados. Isso não comprova que a skill não tenha efeitos colaterais.

Auditado por: codex Ver histórico de auditoria →

Compartilhar e citar este relatório

Compartilhe o relatório de avaliação versionado, o badge neutro, o cartão incorporável e as citações. A Skillstore apresenta evidências sem decidir se este Skill é seguro.

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Copiar link do relatório

https://skillstore.io/skills/davila7-gtars/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Badge Markdown

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

Badge HTML

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

Cartão incorporável

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

Citações acadêmicas (APA · BibTeX · CFF)

Citação APA

davila7. (2026). gtars security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-gtars/audits/9

Citação BibTeX

@techreport{davila7-davila7-gtars-2026,
  author = {davila7},
  title = {gtars security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-gtars/audits/9},
  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 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-gtars/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-gtars:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Comparar variantes

2 variantes instaláveis

Cada autor permanece como um skill instalável separado. A variante recomendada é classificada pelas evidências do Skillstore.

Por que esta variante está em primeiro

Maior pontuação do Skillstore

Autor / fonte Pontuação do Skillstore Confiança das evidências Uso no Skillstore Atualizado

davila7 Recomendado Atual

davila7-gtars

Pontuação do Skillstore 76

Confiança das evidências Alto

Uso no Skillstore 11

Atualizado

2026-09-09

K-Dense-AI

k-dense-ai-gtars

Pontuação do Skillstore 71

Confiança das evidências Alto

Uso no Skillstore 12

Atualizado

2026-09-09

Pontuação do Skillstore

Por que esta pontuação Confiança das evidências: Alto

Arquitetura

Manutenibilidade

Conteúdo

Comunidade

Conformidade com a especificação

O que você pode criar

Comparar Regiões Genômicas

Encontre sobreposições, interseções e diferenças entre arquivos BED para anotação ou comparação de picos.

Criar Trilhas de Cobertura

Gere arquivos de cobertura WIG ou BigWig a partir de dados de fragmentos ou intervalos para revisão em navegador genômico.

Preparar Dados Genômicos para ML

Tokenize intervalos genômicos e prepare atributos consistentes para treinamento de modelos genômicos.

Teste estes prompts

Escolher um Fluxo de Trabalho

Tenho arquivos BED e preciso de um fluxo de trabalho gtars. Recomende etapas em Python ou CLI para meu objetivo de análise.

Criar Etapas de Sobreposição

Planeje uma análise de sobreposição gtars para dois arquivos BED. Inclua entradas, saídas e verificações de validação esperadas.

Projetar Saída de Cobertura

Ajude-me a gerar trilhas de cobertura com gtars. Compare as opções WIG e BigWig para o tamanho do meu conjunto de dados.

Otimizar Pipeline Genômico de ML

Projete um fluxo de trabalho de tokenização gtars e pré-processamento RegionSet para aprendizado de máquina genômico. Inclua escolhas de desempenho e memória.

Boas práticas

Confirme os formatos de entrada e as versões do genoma antes de comparar regiões.
Use streaming ou mapeamento de memória apenas para arquivos de dados locais confiáveis.
Registre versões do gtars, feature flags e parâmetros para reprodutibilidade.

Evitar

Não misture arquivos BED de diferentes versões do genoma sem liftover.
Não execute comandos de cache ou instalação sem aprovação do usuário.
Não trate contagens de sobreposição como conclusões biológicas sem controles.

Perguntas frequentes

Para que o gtars é usado?

Gtars oferece suporte a análise de intervalos genômicos, detecção de sobreposições, geração de cobertura, tokenização e operações com sequências de referência.

Esta habilidade executa comandos automaticamente?

Não. Ela fornece orientação e exemplos de comandos que devem ser executados somente após aprovação do usuário.

Ela pode trabalhar com fluxos de trabalho Python?

Sim. As referências abrangem bindings Python, operações RegionSet, integração com NumPy e exportação de arquivos.

Ela pode ajudar com fluxos de trabalho de linha de comando?

Sim. Ela documenta comandos CLI do gtars para sobreposição, cobertura, cache, pontuação e divisão de fragmentos.

Quais formatos de dados são abordados?

A habilidade abrange fluxos de trabalho BED, WIG, BigWig, FASTA e TSV de fragmentos.

Ela é adequada para interpretação clínica?

Não. Ela pode apoiar o processamento de dados, mas a interpretação clínica exige revisão qualificada e fluxos de trabalho validados.