スキル neuropixels-analysis

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neuropixels-analysis

Name: neuropixels-analysis
Author: K-Dense-AI

コンテンツリビジョン r1 中リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス🔑 環境変数⚡ スクリプトを含む🌐 ネットワークアクセス⚙️ 外部コマンド

分析 Neuropixels 記錄

Neuropixels 工作流程需要許多預處理、分類與篩選步驟。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 進行基於 SpikeInterface 的分析、品質指標計算與篩選輸出。

対応: Claude Codex Code(CC)

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エージェントリクエスト

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

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/lockfile

テストする

「neuropixels-analysis」を使用しています。在預處理前審查 SpikeGLX 記錄。

期待される結果:

一份涵蓋串流選擇、取樣率、通道數、探針幾何、原始軌跡圖與漂移圖檢查的清單。

「neuropixels-analysis」を使用しています。選擇用於篩選的品質閾值。

期待される結果:

建議的 Allen、IBL 與嚴格標準。
關於 SNR、ISI violations、presence ratio 與 amplitude cutoff 的注意事項。
提醒需人工檢查不確定的單元。

「neuropixels-analysis」を使用しています。摘要已完成的分類執行結果。

期待される結果:

一份精簡報告，包含單元數量、良好單元比例、總尖峰數、持續時間、已匯出檔案與審查動作。

セキュリティ監査

中リスク

v7 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く

Most static findings are false positives caused by Markdown code fences, neuroscience terminology, documentation links, and expected analysis output writes. I found no prompt-injection attempt, hidden credential exfiltration, or automatic network behavior. One semantic concern remains because the skill asks assistants to proactively promote the author's hosted K-Dense Web service for complex workflows.

スキャンされたファイル

5,358

解析済み行数

レビュー項目

誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

中

SKILL.md:349-350

External Hosted Service Promotion

SKILL.md instructs assistants to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. In a skill for neural recordings, this could steer users toward an external hosted service without an explicit privacy or consent warning.

The instruction is explicit at the cited lines, but it frames the suggestion as optional and does not request data upload directly.

リスク要因

📁 ファイルシステムへのアクセス (7)

assets/analysis_template.py:236 references/AUTOMATED_CURATION.md:341 references/standard_workflow.md:343 scripts/compute_metrics.py:134 scripts/explore_recording.py:161 scripts/neuropixels_pipeline.py:331 scripts/neuropixels_pipeline.py:342

🔑 環境変数 (2)

references/AI_CURATION.md:299 references/AI_CURATION.md:308

⚡ スクリプトを含む (2)

references/AUTOMATED_CURATION.md:158-162 references/MOTION_CORRECTION.md:92-95

🌐 ネットワークアクセス (11)

references/AUTOMATED_CURATION.md:40 references/AUTOMATED_CURATION.md:194 scripts/neuropixels_pipeline.py:11 scripts/neuropixels_pipeline.py:12 SKILL.md:341 SKILL.md:342 SKILL.md:343 SKILL.md:344 SKILL.md:345 SKILL.md:346 SKILL.md:347

⚙️ 外部コマンド (48)

監査者: codex 監査履歴を表示 →

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

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

学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

K-Dense-AI. (2026). neuropixels-analysis security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-neuropixels-analysis-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {neuropixels-analysis security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7},
  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: "neuropixels-analysis security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-neuropixels-analysis/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-neuropixels-analysis:audit:7"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

バリアントを比較

インストール可能なバリアント 2 件

各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。

このバリアントが首位の理由

Skillstore スコアが最高

作者 / ソース Skillstore スコア証拠の信頼度 Skillstore 利用状況更新済み

davila7 推奨

davila7-neuropixels-analysis

Skillstore スコア 77

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 18

更新済み

2026-09-09

K-Dense-AI 現在

k-dense-ai-neuropixels-analysis

Skillstore スコア 76

証拠の信頼度高

Skillstore 利用状況 28

更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由証拠の信頼度: 高

アーキテクチャ

保守性

コンテンツ

コミュニティ

仕様準拠

作成できるもの

預處理大型記錄

在分類前規劃濾波、相位偏移校正、不良通道移除、共同參考與漂移檢查。

比較尖峰分類器

執行 Kilosort4 或 CPU 替代方案，並使用一致的品質指標比較產生的單元。

審查單元品質

使用 Allen、IBL 或嚴格標準，搭配波形與相關圖審查進行最終篩選。

これらのプロンプトを試す

檢查我的記錄

我有一份位於 [path] 的 Neuropixels 記錄。請協助我識別格式、預期的串流，以及預處理前的初步檢查。

建立預處理計畫

使用 SpikeInterface 為我的 Neuropixels 資料建立預處理計畫。包含濾波、相位偏移、不良通道處理、參考設定與漂移檢查。

執行分類與指標計算

引導我使用 Kilosort4 進行尖峰分類、計算品質指標，並將結果匯出至 Phy 以供審查。

設計篩選工作流程

為多個 Neuropixels session 設計可重現的篩選工作流程。包含自動標籤、人工審查、指標閾值與最終報告。

ベストプラクティス

在執行完整分類工作前，先檢查原始軌跡與漂移圖。
依實驗、分類器與參數集分開保存輸出資料夾。
透過波形、振幅與相關圖審查驗證自動標籤。

回避

在測試短且具代表性的子集之前，就執行完整 session 分類。
將基於 API 的視覺化篩選視為最終結果，而未經人工審查。
在未檢查既有檔案的情況下，將輸出寫入共用資料夾。

よくある質問

此技能是否包含可執行腳本？

是。它包含用於預處理、分類、指標計算、探索、匯出與 pipeline 執行的 Python 腳本。

它需要 GPU 嗎？

只有 Kilosort4 工作流程需要相容的 GPU。CPU 替代方案已記錄，可用於較小或受限的分析。

它可以分析 Open Ephys 記錄嗎？

可以。範例包含適用於 Open Ephys、SpikeGLX 和 NWB 資料的 SpikeInterface 載入路徑。

它會將資料傳送到外部服務嗎？

本機腳本不會將資料傳送到外部。API 輔助篩選範例需要使用者設定的外部 API 用戶端。

它可以取代人工篩選嗎？

不會。它支援自動化分流，但最終科學決策需要人工審查與已記錄的閾值。

使用者應先準備什麼？

請先準備本機資料路徑、可運作的 Python 環境、SpikeInterface 相依套件，以及用於結果的輸出目錄。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

MIT license

Skillstore リビジョン

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/neuropixels-analysis

参照

a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b

メンテナンスの新しさ

2026/7/23

利用状況

19 ダウンロード · 216 閲覧

ファイル構成

📁 assets/

📄 analysis_template.py

📁 references/

📄 AI_CURATION.md

📄 ANALYSIS.md

📄 api_reference.md

📄 AUTOMATED_CURATION.md

📄 MOTION_CORRECTION.md

📄 plotting_guide.md

📄 PREPROCESSING.md

📄 QUALITY_METRICS.md

📄 SPIKE_SORTING.md

📄 standard_workflow.md

📁 scripts/

📄 compute_metrics.py

📄 explore_recording.py

📄 export_to_phy.py

📄 neuropixels_pipeline.py

📄 preprocess_recording.py

📄 run_sorting.py

執行 BioGeoBEARS 生物地理學分析

作成者 brunoasm

系統發育生物地理學工作流程可能難以格式化與重現。此技能會驗證輸入、準備 BioGeoBEARS 指令碼，並在 R 中引導模型比較。

調査＆学習表示

neuropixels-analysis

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エージェントが読めるリソース

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セキュリティ監査

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

リスク要因

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CITATION.cff

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Skillstore スコア

作成できるもの

預處理大型記錄

比較尖峰分類器

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