Навыки labarchive-integration
🔬

labarchive-integration

Низкий риск ⚡ Содержит скрипты🌐 Доступ к сети📁 Доступ к файловой системе

Автоматизация электронных лабораторных журналов LabArchives

Также доступно от: davila7

Программное управление электронными лабораторными журналами. Автоматизация загрузки данных, резервное копирование журналов и интеграция с научными инструментами, такими как Jupyter и REDCap, для исследовательских рабочих процессов.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Бронза
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «labarchive-integration». Backup my LabArchives notebook with ID 67890 to include all attachments

Ожидаемый результат:

  • Notebook backup started for ID: 67890
  • Backup format: 7z archive with attachments
  • Output directory: backups/
  • Backup saved: backups/notebook_67890_20250112_143022.7z
  • File size: 15.32 MB
  • Backup complete: 1 successful, 0 failed

Использование «labarchive-integration». Create a new entry titled PCR Results in notebook 12345 with content describing amplification success

Ожидаемый результат:

  • Creating entry: PCR Results
  • Entry created successfully
  • Entry ID: 98765
  • Notebook ID: 12345
  • Timestamp: 2025-01-12 14:35:00 UTC

Использование «labarchive-integration». Show all notebooks I have access to

Ожидаемый результат:

  • Listing notebooks for user ID: 12345
  • Notebook ID Name Role
  • ----------------------------------------------------------------------
  • 12345 Lab Notebook - Project Alpha Owner
  • 67890 Shared Lab Notebook Viewer
  • 11122 Archived Experiments 2023 Viewer
  •  
  • Total notebooks: 3

Аудит безопасности

Низкий риск
v4 • 1/17/2026

All 275 static findings are false positives. Scanner triggered on markdown documentation (backtick syntax), security best practices (encrypt keyword), standard file operations (file existence checks), and legitimate API endpoints. Code review confirms no malicious patterns. This is legitimate LabArchives electronic lab notebook API integration.

9
Просканировано файлов
2,680
Проанализировано строк
3
находки
4
Всего аудитов

Факторы риска

⚡ Содержит скрипты (3)
scripts/setup_config.py:1-206 scripts/entry_operations.py:1-335 scripts/notebook_operations.py:1-270
🌐 Доступ к сети (3)
references/api_reference.md:1-20 scripts/entry_operations.py:160-175 scripts/setup_config.py:25-27
📁 Доступ к файловой системе (3)
scripts/notebook_operations.py:113-163 scripts/entry_operations.py:145-185 scripts/setup_config.py:70-80
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

68
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
20
Сообщество
90
Безопасность
83
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Автоматизация документирования экспериментов

Программная загрузка экспериментальных данных и изображений в электронные лабораторные журналы после каждого запуска эксперимента.

Управление резервным копированием журналов

Планирование автоматического резервного копирования всех лабораторных журналов с метками времени для соответствия требованиям и восстановления после сбоев.

Рабочие процессы экспорта анализа

Подключение инструментов анализа последовательностей, таких как Geneious и SnapGene, к LabArchives для интегрированной документации.

Попробуйте эти промпты

Перечислить мои журналы 
Показать все журналы LabArchives, к которым у меня есть доступ, с их идентификаторами и моим уровнем доступа для каждого.
Резервное копирование журнала 
Создать резервную копию моего журнала LabArchives с идентификатором NOTEBOOK_ID в локальный файл, включая все вложения.
Загрузка экспериментальных данных 
Загрузить мой файл экспериментальных данных results.csv в журнал LabArchives NOTEBOOK_ID как новую запись с названием Результаты эксперимента.
Пакетная загрузка директории 
Загрузить все файлы из моей локальной директории ./experiment_data/ в запись ENTRY_ID журнала LabArchives NOTEBOOK_ID.

Лучшие практики

  • Храните учетные данные API в переменных окружения или защищенных конфигурационных файлах, никогда в исходном коде
  • Реализуйте задержки в 1-2 секунды между вызовами API для соблюдения ограничений скорости
  • Проверяйте целостность и полноту файлов резервных копий после каждой операции резервного копирования

Избегать

  • Не коммитьте config.yaml с учетными данными в системы контроля версий
  • Не загружайте конфиденциальные данные без предварительной проверки прав доступа LabArchives
  • Не превышайте рекомендуемые ограничения скорости API, так как это может привести к регулированию

Часто задаваемые вопросы

Какие учетные данные мне нужны для доступа к API LabArchives?
Вам нужны институциональные учетные данные API от вашего администратора LabArchives и внешний пароль приложения из настроек вашей учетной записи.
Могу ли я использовать этот навык без корпоративной лицензии?
Нет. Доступ к API требует корпоративной лицензии LabArchives. Обратитесь к администратору вашего учреждения для включения доступа к API.
Как мне создать резервную копию всех моих журналов сразу?
Используйте скрипт notebook_operations.py с командой backup-all и вашими учетными данными для аутентификации.
Какие форматы файлов поддерживаются для загрузки вложений?
Поддерживаются документы, изображения, файлы данных, научные форматы и архивы, включая PDF, CSV, HDF5, CIF и 7Z.
Как мне интегрировать Jupyter блокноты с LabArchives?
Экспортируйте Jupyter блокноты в HTML с помощью nbconvert, затем создайте записи LabArchives с HTML-содержимым в качестве тела записи.
Что произойдет, если мой лимит скорости API будет превышен?
LabArchives вернет HTTP 429. Реализуйте экспоненциальную задержку и уменьшите частоту запросов до 60 в минуту или меньше.

Сведения для разработчиков

Автор

K-Dense-AI

Лицензия

MIT

Репозиторий

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

Ссылка

main

Структура файлов

📁 references/

📄 api_reference.md

📄 authentication_guide.md

📄 integrations.md

📁 scripts/

📄 entry_operations.py

📄 notebook_operations.py

📄 setup_config.py

📄 evaluation_output.json

📄 SKILL.md