Анализ данных масс-спектрометрии с помощью matchms
Анализ данных масс-спектрометрии может становиться несогласованным при импорте, фильтрации и расчете сходства. Этот навык предоставляет сфокусированные рекомендации по matchms для воспроизводимых рабочих процессов в метаболомике.
Остановитесь и запросите подтверждение перед установкой.
Проверьте план и получите явное согласие пользователя перед изменением файлов.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "matchms" from https://skillstore.io/skills/davila7-matchms.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-matchms/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «matchms». Исследователь спрашивает, как сравнить неизвестные спектры с библиотекой MGF.
Ожидаемый результат:
Использование «matchms». Химику нужно очистить спектры низкого качества перед аннотацией.
Ожидаемый результат:
Использование «matchms». Инженер данных хочет получить переиспользуемый план обработки для множества файлов.
Ожидаемый результат:
All 49 static findings were reviewed and dismissed as scanner false positives from Python imports, scientific terminology, local file examples, or Markdown backticks. No shell execution, dynamic import, or reconnaissance behavior appears at the cited locations. However, the documentation recommends pickle loading without warning that untrusted pickle files can execute arbitrary code.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/davila7-matchms/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-matchms?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-matchms?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-matchms/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-matchms.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). matchms security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-matchms/audits/9@techreport{davila7-davila7-matchms-2026,
author = {davila7},
title = {matchms security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-matchms/audits/9},
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: "matchms security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-matchms/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-matchms:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
k-dense-ai-matchms
2026-09-09
davila7-matchms
2026-09-09
Очищайте сырые спектры, стандартизируйте метаданные и экспортируйте курируемые библиотеки для последующего анализа.
Сравнивайте исследуемые спектры с эталонами, используя подходящие метрики сходства и проверки качества.
Проектируйте пакетные рабочие процессы, которые импортируют файлы, применяют фильтры, оценивают спектры и фиксируют принятые решения.
Покажи, как загрузить MGF-файл с помощью matchms и проверить базовые метаданные спектра. Включи ключевые решения, которые мне следует проверить.
Помоги мне спроектировать рабочий процесс фильтрации matchms для зашумленных спектров LC-MS/MS. Объясни порядок фильтров и проверок качества.
Спланируй рабочий процесс для сравнения неизвестных спектров с эталонной библиотекой с использованием оценок cosine и modified cosine. Включи этапы проверки для лучших совпадений.
Спроектируй воспроизводимый конвейер matchms для пакетного импорта, исправления метаданных, расчета сходства и экспорта. Включи контрольные точки для неудачно обработанных спектров и отчетности.
Автор
davila7Лицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r2
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/matchmsСсылка
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Актуальность поддержки
25.07.2026
Использование
7 загрузок · 457 просмотров
Структура файлов
Создание исследовательских постеров в LaTeX
Исследовательские постеры сложно форматировать и проверять для печати в LaTeX. Этот навык предоставляет шаблоны, рекомендации по макету и проверки PDF для постеров, готовых к конференции.
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.
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.
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.
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.
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.
Преобразуйте массивы данных с помощью переиспользуемых операций
от ArtemisAI
Большие массивы записей сложно очищать, сортировать и обобщать внутри AI-рабочих процессов. Этот навык предоставляет переиспользуемые JavaScript-операции для распространенных преобразований и компактных сводок обработки.
Быстро вычисляйте математические выражения
от Decalogue
Ручные проверки арифметики замедляют агентов, когда пользователям нужны быстрые числовые ответы. Этот навык вычисляет базовые математические выражения и возвращает краткие результаты.
Анализ изображений с Azure AI Vision Python
от sickn33
Рабочим процессам анализа изображений нужны подписи, OCR, обнаружение объектов и кадрирование без повторного создания примеров SDK. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через Azure AI Vision Image Analysis для Python.
Audit Python Web Apps Before Release
от glenskii
Python teams need repeatable checks for common application security controls. This skill provides configurable pytest coverage with clear evidence, boundaries, and release decisions.
Создавайте надежный async Python
от 0xDarkMatter
Код на async Python часто дает сбои из-за блокирующих вызовов, неограниченного количества задач и слабой очистки ресурсов. Этот навык предоставляет переиспользуемые шаблоны asyncio, примеры и справочные материалы для надежных конкурентных сервисов.
Создание API на FastAPI с переиспользуемыми паттернами
от 0xDarkMatter
Проектам FastAPI нужны согласованные решения для валидации, зависимостей, middleware и фоновых задач. Этот skill дает Claude, Codex и Claude Code переиспользуемые паттерны для практической разработки API на Python.