Навыки latchbio-integration
📦

latchbio-integration

Ревизия содержимого r2 Безопасно 📁 Доступ к файловой системе🔑 Переменные окружения⚡ Содержит скрипты⚙️ Внешние команды🌐 Доступ к сети

Создание рабочих процессов LatchBio

Командам биоинформатики нужны воспроизводимые рабочие процессы, обработка данных и настройки ресурсов на Latch. Этот навык помогает создавать и развертывать рабочие процессы, использовать Registry и интегрировать проверенные пайплайны.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
📊 76 Адекватно

Установить с помощью моего Агента

Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.

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

Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.

Ресурсы для AI-агентов

Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.

Протестировать

Использование «latchbio-integration». Создай план рабочего процесса Latch RNA-seq для paired-end FASTQ файлов.

Ожидаемый результат:

  • Структура рабочего процесса с задачами контроля качества, выравнивания, количественной оценки и сбора результатов.
  • Рекомендуемые типизированные входные данные для FASTQ файлов, референсного генома и выходной директории.
  • Проверки развертывания, охватывающие Docker, вход в Latch, зависимости и регистрацию.

Использование «latchbio-integration». Выбери ресурсы для AlphaFold с GPU-ускорением.

Ожидаемый результат:

  • Рекомендация по задаче с GPU с учетом памяти, таймаута и временного хранилища.
  • Примечания по выбору GPU только тогда, когда алгоритм получает пользу от ускорения.
  • Рекомендации по стоимости и мониторингу для корректировки ресурсов после тестовых запусков.

Использование «latchbio-integration». Организуй образцы секвенирования в Latch Registry.

Ожидаемый результат:

  • Структура таблицы для образцов, метаданных, ссылок на файлы, статуса обработки и результатов анализа.
  • Предлагаемые пути папок для сырых данных, промежуточных файлов, финальных результатов и логов.
  • План интеграции рабочего процесса, который обновляет записи после завершения обработки.

Аудит безопасности

Безопасно

All 30 static findings are false positives caused by documentation examples, Markdown formatting, standard platform APIs, and official resource links. No prompt injection, credential exfiltration, unsafe command construction, or malicious intent was found.

5
Просканировано файлов
1,949
Проанализировано строк
0
Пункты проверки
0
Ложные срабатывания проигнорированы
Последний завершенный статический и семантический аудит не обнаружил подтвержденных проблем безопасности. Это не доказывает отсутствие побочных эффектов у навыка.
Поделиться и цитировать этот отчет

Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.

Открыть версионный отчет
Оценка безопасности

Копировать ссылку на отчёт

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

Значок Markdown

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

Значок HTML

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

Встраиваемая карточка

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-latchbio-integration.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
Академические ссылки (APA · BibTeX · CFF)

Цитата APA

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

Цитата BibTeX

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

Сравнить варианты

2 устанавливаемых вариантов

Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.

Почему этот вариант первый

Самая высокая оценка Skillstore
davila7 Рекомендуется Текущий

davila7-latchbio-integration

Оценка Skillstore 76
Достоверность доказательств Высокий
Использование в Skillstore 7
Обновлено

2026-09-09

k-dense-ai-latchbio-integration

Оценка Skillstore 38
Достоверность доказательств Средний
Использование в Skillstore 11
Обновлено

2026-09-09

Оценка Skillstore

Почему такая оценка Достоверность доказательств: Высокий
45
Архитектура
85
Сопровождаемость
87
Контент
74
Сообщество
83
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Создать новый рабочий процесс Latch

Определить типизированные задачи, входные данные рабочего процесса, выходные данные и шаги регистрации для Python-пайплайна биоинформатики.

Организовать экспериментальные данные

Спланировать LatchFile, LatchDir, таблицы Registry, записи, ссылки и отслеживание метаданных для проектов секвенирования.

Выбрать вычислительные ресурсы

Выбрать настройки CPU, памяти, GPU, таймаута и хранилища для крупных аналитических задач.

Попробуйте эти промпты

Запустить базовый рабочий процесс
Use the LatchBio integration skill. Помоги мне создать простой рабочий процесс Latch для [analysis]. Включи функции задач, типизированные входные данные, обработку выходных данных и шаги регистрации.
Добавить управление данными
Use this skill to design Latch data handling for [project]. Включи пути LatchFile или LatchDir, таблицы Registry, обязательные метаданные и отслеживание образцов.
Настроить ресурсы
Use this skill to review my Latch workflow resource needs. Рекомендуй декораторы задач, настройки CPU, памяти, GPU, таймаута и хранилища для [workload].
Объединить проверенные и пользовательские шаги
Use this skill to plan a Latch workflow that combines verified [pipeline] with custom [step]. Включи входные данные, выходные данные, обновления Registry и проверки развертывания.

Лучшие практики

  • Начинайте со стандартных декораторов задач Latch и увеличивайте ресурсы после измерения времени выполнения.
  • Используйте стабильные структуры папок latch:/// и явные схемы Registry перед массовым импортом.
  • Тестируйте локально с Docker и проверяйте аутентификацию перед регистрацией рабочих процессов.

Избегать

  • Регистрация непроверенных рабочих процессов напрямую в общих рабочих пространствах.
  • Жесткое прописывание секретов, workspace IDs или локальных абсолютных путей в примерах рабочих процессов.
  • Избыточное выделение GPU или памяти без профилирования рабочей нагрузки.

Часто задаваемые вопросы

С чем помогает этот навык?
Он помогает создавать, настраивать и устранять неполадки рабочих процессов LatchBio для пайплайнов биоинформатики и облачного управления данными.
Развертывает ли он рабочие процессы автоматически?
Нет. Он предоставляет рекомендации и примеры. Развертывание требует явного использования Latch CLI с действительными учетными данными пользователя.
Какие AI-инструменты могут его использовать?
Навык отмечен для Claude, Codex и Claude Code.
Поддерживает ли он Nextflow и Snakemake?
Да. Документация ссылается на нативные рабочие процессы Python, а также интеграцию Nextflow и Snakemake на Latch.
Может ли он управлять секретами?
Он описывает шаблоны получения секретов Latch. Секреты должны оставаться в хранилище секретов Latch и никогда не должны быть жестко прописаны в коде.
Какие предварительные требования нужны?
Для реального развертывания пользователям нужны учетная запись Latch, Docker, Python 3.8 или новее и Latch SDK.

Сведения для разработчиков

Автор

davila7

Лицензия

MIT

Ревизия Skillstore

r2

Примечание о версии

Автор не указал версию.

Ссылка

c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f

Актуальность поддержки

26.07.2026

Использование

4 загрузок · 485 просмотров

Больше от davila7

Показать все
📦

content-creator

87

Создавайте маркетинговый контент, готовый для SEO

Маркетинговым командам нужен понятный контент, который соответствует голосу бренда и поисковым целям. Этот навык предоставляет шаблоны, скрипты анализа и рекомендации по платформам для повторяемого производства контента.

Письмо и контент Просмотр
📦

treatment-plans

86

Создание структурированных планов медицинского лечения

Клинические планы лечения часто оказываются непоследовательными, слишком объемными или сложными для проверки. Этот навык предоставляет специализированные шаблоны, измеримые цели, временные рамки и локальные средства контроля качества.

Документация Просмотр
📦

clinical-reports

86

Создание структурированных клинических отчетов

Клиническим командам нужны понятные отчеты, соответствующие медицинским и регуляторным стандартам. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по валидации для описаний клинических случаев, диагностических отчетов, исследований и заметок о пациентах.

Документация Просмотр
📦

exploratory-data-analysis

85

Анализ файлов научных данных

Файлы научных данных сложно исследовать, поскольку каждый формат по-разному хранит структуру и метаданные. Этот навык определяет форматы, оценивает качество данных и создает практические отчеты по разведочному анализу данных в формате markdown.

Данные и аналитика Просмотр
📦

diffdock

85

Запуск рабочих процессов молекулярного докинга DiffDock

Настройка молекулярного докинга часто завершается неудачей, поскольку сложно согласовать входные данные, параметры и оценки уверенности. Этот навык помогает выполнять рабочие процессы DiffDock от подготовки до анализа результатов.

Исследования и обучение Просмотр
Показать все
📦

ensembl-database

75

Запрос данных генома Ensembl

от K-Dense-AI

Геномным исследованиям часто нужны точные данные о генах, последовательностях, вариантах и ортологии из Ensembl. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code запрашивать Ensembl REST API и структурировать результаты для анализа.

Данные и аналитика Просмотр
📦

pydeseq2

71

Анализ дифференциальной экспрессии по данным RNA-seq

от K-Dense-AI

Дифференциальная экспрессия для bulk RNA-seq требует тщательной подготовки счетчиков, выбора дизайна и интерпретации результатов. Этот навык помогает выстраивать рабочие процессы PyDESeq2 от проверки входных данных до протестированных генов, графиков и сохраненных результатов.

Данные и аналитика Просмотр
📦

gtars

71

Анализ геномных интервалов с помощью gtars

от K-Dense-AI

Крупные рабочие процессы с геномными интервалами требуют быстрых и воспроизводимых инструментов. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code работать с командами gtars, Python API и рабочими процессами для BED, покрытия, токенизации и референсных последовательностей.

Данные и аналитика Просмотр
📦

pytdc

82

Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC

от K-Dense-AI

Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.

Данные и аналитика Просмотр
📦

scanpy

80

Анализ Single-Cell RNA-seq с помощью Scanpy

от K-Dense-AI

Анализ single-cell RNA-seq требует множества взаимосвязанных решений по QC, нормализации, кластеризации и построению графиков. Этот навык предоставляет Claude, Codex и Claude Code структурированные рабочие процессы Scanpy, справочные рекомендации и переиспользуемые скрипты анализа.

Данные и аналитика Просмотр
📦

brenda-database

78

Анализ данных ферментов BRENDA

от K-Dense-AI

Исследования ферментов часто требуют структурированного доступа к кинетическим и организм-специфичным данным. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выполнять запросы к записям BRENDA и преобразовывать их в пригодный для использования биохимический анализ.

Данные и аналитика Просмотр