📦
latex-posters
87创建 LaTeX 科研海报
科研海报在 LaTeX 中很难排版，也很难为印刷进行校对。此技能提供模板、布局指导和 PDF 检查，帮助制作符合会议要求的海报。
设计与创意 查看
技能 cellxgene-census
📦
cellxgene-census
内容修订 r2 安全 ⚙️ 外部命令
查询 CELLxGENE Census 数据
单细胞研究人员需要可靠的模式来查询大型 Census 数据集。此技能针对元数据过滤器、表达检索和分析工作流提供聚焦指导。
支持: Claude Codex Code(CC)
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。
智能体请求
Review the Skillstore skill "cellxgene-census" from https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-cellxgene-census/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“cellxgene-census”。 查找 lung tissue 中的 B cells，并避免重复细胞。
预期结果:
该技能会建议为 B cells 过滤 lung 元数据，添加 primary-data 约束，并仅选择所需的观测列。
正在使用“cellxgene-census”。 分析疾病样本中 T cells 的 marker genes。
预期结果:
该技能会指导基因元数据查找、聚焦表达检索，以及基于 AnnData 的紧凑分析路径。
正在使用“cellxgene-census”。 处理一个对内存来说过大的查询。
预期结果:
该技能会建议先估算细胞数量，缩小过滤条件，或使用分块的 TileDB-SOMA 处理。
安全审计
安全v9 • 2026/7/23 打开版本化报告
All 86 static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline code formatting, and CELLxGENE filter examples. No malicious commands, host reconnaissance, prompt injection, or hidden execution behavior was found.
3
已扫描文件
1,041
分析行数
0
复核项
0
已忽略误报
风险因素
⚙️ 外部命令 (50)
SKILL.md:33-35 SKILL.md:35-38 SKILL.md:38-40 SKILL.md:40-48 SKILL.md:48-58 SKILL.md:58-61 SKILL.md:61-62 SKILL.md:62-70 SKILL.md:70-80 SKILL.md:80-83 SKILL.md:83-96 SKILL.md:96-98 SKILL.md:98-102 SKILL.md:102-104 SKILL.md:104-121 SKILL.md:121-124 SKILL.md:124-125 SKILL.md:125-126 SKILL.md:126 SKILL.md:127 SKILL.md:128-131 SKILL.md:131-145 SKILL.md:145-149 SKILL.md:149-151 SKILL.md:151-173 SKILL.md:173-176 SKILL.md:176-188 SKILL.md:188-194 SKILL.md:194-223 SKILL.md:223-226 SKILL.md:226-242 SKILL.md:242-248 SKILL.md:248-270 SKILL.md:270-276 SKILL.md:276-299 SKILL.md:299-304 SKILL.md:304-305 SKILL.md:305-307 SKILL.md:307-311 SKILL.md:311-313 SKILL.md:313-317 SKILL.md:317-328 SKILL.md:328-331 SKILL.md:331 SKILL.md:332-338 SKILL.md:338-342 SKILL.md:342-344 SKILL.md:344-348 SKILL.md:348-354 SKILL.md:354-358
最新一次完成的静态与语义审计未检测到已确认的安全发现。这并不能证明该 Skill 没有副作用。
审计者: codex 查看审计历史 →
分享与引用此报告
分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据，不判断该 Skill 是否安全。
复制报告链接
https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-cellxgene-census/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-cellxgene-census.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
davila7. (2026). cellxgene-census security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/audits/9BibTeX 引用
@techreport{davila7-davila7-cellxgene-census-2026,
author = {davila7},
title = {cellxgene-census security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/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: "cellxgene-census security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-cellxgene-census/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-cellxgene-census:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
2 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
Skillstore 评分最高
作者 / 来源 Skillstore 评分 证据置信度 Skillstore 使用量 已更新
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 高 41
架构
85
可维护性
87
内容
73
社区
78
规范符合性
你能构建什么
探索组织细胞类型
在加载表达矩阵之前，查找可用的细胞类型、组织、疾病和数据集。
准备分析工作流
构建聚焦的 Census 查询，返回 AnnData 对象以用于下游 Scanpy 分析。
在 Census 数据上训练模型
为机器学习工作流使用 PyTorch dataloaders 和批处理模式。
试试这些提示
探索可用元数据
帮助我探索人类肺细胞的 CELLxGENE Census 元数据。展示我应该首先检查哪些过滤器和列。
创建聚焦查询
为 COVID-19 样本中的 T cells 创建一个 CELLxGENE Census 查询计划，marker genes 包括 CD4、CD8A 和 FOXP3。
规划大型查询
设计一个 out-of-core CELLxGENE Census 工作流，用于跨多个基因处理 brain cells，而不将所有数据加载到内存中。
设计 ML 工作流
规划一个使用 CELLxGENE Census 数据的 PyTorch 训练工作流，通过可复现的训练和测试拆分来分类细胞类型。
最佳实践
- 除非有意进行重复细胞分析，否则应过滤 primary data。
- 当可复现性很重要时，指定 Census 版本。
- 在加载表达矩阵之前先探索元数据。
避免
- 在检查查询规模之前加载宽泛的表达矩阵。
- 在跨数据集分析中省略 primary-data 过滤器。
- 未检查可用基因元数据就依赖基因符号。
常见问题
此技能涵盖什么数据源？
它涵盖用于标准化单细胞基因组学数据的 CZ CELLxGENE Census 访问模式。
它能编写分析代码吗？
它提供面向代码的指导和示例，但用户必须在本地运行并验证代码。
它能处理非常大的数据集吗？
它解释了用于处理对内存来说过大的查询的分块和 out-of-core 模式。
它支持 Scanpy 工作流吗？
是的。它包含有关加载 AnnData 对象以及使用常见 Scanpy 分析步骤的指导。
它支持机器学习工作流吗？
是的。它涵盖实验性的 PyTorch dataloaders 和训练-测试拆分模式。
它需要网络访问吗？
使用 Census 数据通常需要从用户环境访问 CELLxGENE Census 服务。
开发者详情
作者
davila7许可证
MIT
Skillstore 修订
r2
版本提示
作者未声明版本。
引用
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
维护新鲜度
2026/7/24
使用量
5 次下载 · 399 次浏览
文件结构
davila7 的更多技能
查看全部📦
content-creator
87创建适合 SEO 的营销内容
营销团队需要清晰的内容，以匹配品牌语调和搜索目标。此技能提供模板、分析脚本和平台指南，用于可重复的内容生产。
写作与内容 查看
📦
treatment-plans
86创建结构化医疗治疗计划
临床治疗计划往往会变得不一致、冗长或难以审查。此技能提供重点明确的模板、可衡量的目标、时间表和本地质量检查。
文档 查看
📦
clinical-reports
86创建结构化临床报告
临床团队需要符合医疗和监管标准的清晰报告。此技能为病例报告、诊断、试验和患者记录提供模板、检查清单和验证指导。
文档 查看
📦
exploratory-data-analysis
85分析科学数据文件
科学数据文件很难检查，因为每种格式存储结构和元数据的方式都不同。此技能可检测格式、分析数据质量，并创建实用的 Markdown EDA 报告。
数据与分析 查看
📦
diffdock
85运行 DiffDock 分子对接工作流
分子对接设置经常失败，因为输入、参数和置信度分数很难对齐。此技能会指导从准备到结果审查的 DiffDock 工作流。
研究与学习 查看
相关技能
查看全部📦
bioservices
79使用 BioServices 查询生物信息学服务
由 K-Dense-AI
生物信息学工作通常需要针对蛋白质、通路、化合物和标识符使用不同的 API。此技能帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 规划跨主要公共数据库的 BioServices 工作流。
研究与学习 查看
📦
opentargets-database
76分析 Open Targets 证据
由 K-Dense-AI
药物发现团队需要快速访问靶点和疾病证据。此技能可查询 Open Targets，并指导证据解读，以支持研究决策。
研究与学习 查看
📦
openclaw-medical-skills
74路由生物医学研究工作流
由 Yuan1z0825
生物医学和临床任务通常需要合适的数据库、工作流和安全边界。此技能会通过大型医疗能力索引来路由请求，并补充证据、隐私和可复现性标准。
研究与学习 查看
📦
pdb-database
73搜索 PDB 结构用于研究
由 K-Dense-AI
结构生物学工作通常需要快速访问公开的蛋白质和核酸结构。此技能可帮助 Claude、Codex 和 Claude Code 搜索 RCSB PDB、检索元数据并下载坐标文件。
研究与学习 查看
📦
etetoolkit
72使用 ETE 分析系统发育树
由 K-Dense-AI
系统发育树工作通常需要格式转换、分类学查询、事件分析和清晰的图示。此技能可引导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成 ETE 工作流和辅助脚本。
研究与学习 查看
📦
scanpy
80使用 Scanpy 分析单细胞 RNA-seq
由 K-Dense-AI
单细胞 RNA-seq 分析需要在 QC、归一化、聚类和绘图等环节做出许多相互关联的决策。此技能为 Claude、Codex 和 Claude Code 提供结构化的 Scanpy 工作流、参考指南和可复用的分析脚本。
数据与分析 查看