技能 scikit-bio

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scikit-bio

Name: scikit-bio
Author: K-Dense-AI

內容修訂 r1 低風險 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取

使用 scikit-bio 分析生物資料

生物學家經常需要在序列、樹、多樣性指標與排序工作流程方面獲得一致的協助。此技能透過聚焦的模式、範例與注意事項，引導 scikit-bio 分析。

支援: Claude Codex Code(CC)

📊 71 尚可

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智能體請求

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Agent 可讀資源

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Markdown 詳情 GET /skills/k-dense-ai-scikit-bio.md 已簽名 manifest GET /api/skills/k-dense-ai-scikit-bio/manifest 已簽名 lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-scikit-bio/lockfile

測試它

正在使用「scikit-bio」。使用者詢問如何比較不同處理組之間的微生物群落。

預期結果:

建議在分析前檢查 feature table 和 sample metadata。
使用合適的指標計算 alpha 和 beta 多樣性。
使用排序進行視覺化，並搭配離散度檢查使用 PERMANOVA 進行群組檢定。

正在使用「scikit-bio」。使用者有一個 FASTQ 檔案，並想要翻譯後的蛋白質序列。

預期結果:

使用適當的序列建構器讀取檔案，並保留品質中繼資料。
在轉錄和翻譯之前清理或過濾序列。
將審查後的蛋白質序列寫入支援的輸出格式。

正在使用「scikit-bio」。使用者需要 UniFrac 距離，但遇到缺少 feature 的錯誤。

預期結果:

檢查 feature table IDs 和 tree tip names 是否使用相同識別碼。
在距離計算前修剪或協調樹和表格。
確認 counts 是整數豐度，而不是相對頻率。

安全審計

低風險

v7 • 2026/7/6 開啟版本化報告

The static command and reconnaissance findings are false positives from Markdown code fences, inline API names, and performance guidance. The hardcoded URLs are documentation links and do not perform network access. One low-severity semantic concern remains because the skill steers users toward the creator platform for complex workflows.

已掃描檔案

1,187

分析行數

複核項目

已忽略的誤報

已確認的安全問題 (1)

低

SKILL.md:436-437

Promotional External Service Steering

SKILL.md instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web, an external creator platform, during complex workflows. This creates user-steering risk unrelated to scikit-bio analysis.

The behavior instruction is explicit at lines 436-437. It does not request secrets or command execution, so the severity is low.

審計單位: codex 檢視審計紀錄 →

分享與引用此報告

分享版本化評估報告、中性徽章、嵌入卡片與引用。Skillstore 只報告證據，不判斷該 Skill 是否安全。

開啟版本化報告

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HTML 徽章

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嵌入卡片

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學術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

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

BibTeX 引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-scikit-bio-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {scikit-bio security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-bio/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: "scikit-bio security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-bio/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-scikit-bio:audit:7"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

比較變體

2 個可安裝變體

每位作者的技能都保留為獨立的可安裝項目。推薦變體依 Skillstore 證據排序。

為何此變體排名第一

Skillstore 評分最高

作者 / 來源 Skillstore 評分證據置信度 Skillstore 使用量已更新

davila7 推薦

davila7-scikit-bio

Skillstore 評分 74

證據置信度高

Skillstore 使用量 11

已更新

2026-09-09

K-Dense-AI 目前

k-dense-ai-scikit-bio

Skillstore 評分 71

證據置信度高

Skillstore 使用量 19

已更新

2026-09-09

Skillstore 評分

評分依據證據置信度: 高

架構

可維護性

內容

社群

規範符合度

你可以打造什麼

規劃微生物組工作流程

設計從 BIOM 表格到多樣性指標、排序和群組顯著性檢定的工作流程。

處理序列檔案

選擇 scikit-bio 序列類別和檔案格式，以讀取、清理、翻譯和匯出序列。

比較系統發育樹

使用樹讀取、修剪、遍歷、距離矩陣和樹比較方法進行演化分析。

試試這些提示

選擇序列工作流程

我有 FASTA 格式的 DNA 序列。請協助我選擇用於讀取、驗證、翻譯和匯出它們的 scikit-bio 工作流程。

建立多樣性分析計畫

規劃使用 feature table、sample metadata、alpha diversity、beta diversity、PCoA 和 PERMANOVA 的 scikit-bio 微生物組分析。

疑難排解系統發育指標

我的系統發育多樣性分析失敗，因為 feature IDs 和 tree tips 不相符。請說明 scikit-bio 中的檢查與修正。

最佳化大型工作流程

檢視我的大型 scikit-bio 工作流程在記憶體、檔案格式、矩陣、樹、置換和排序效能方面的風險。

最佳實務

在執行距離或統計方法之前，確認 sample IDs、feature IDs 和 metadata keys。
對大型序列檔案、BIOM 表格和距離矩陣使用 generators 和高效率格式。
將統計檢定與假設、離散度檢查和清楚的生物學解讀限制搭配使用。

避免

不要在 scikit-bio 預期整數 count data 的地方使用 relative abundance data。
不要在將 tree tips 與 feature identifiers 配對之前執行系統發育指標。
不要在未檢查 metadata 和 experimental design 的情況下解讀排序圖或 p-values。

常見問題

scikit-bio 最適合用於什麼？

它最適合涉及生物序列、樹、距離矩陣、多樣性指標、排序和生態統計的 Python 工作流程。

此技能可以直接分析我的檔案嗎？

它可以引導分析和程式碼規劃。直接檔案分析取決於你環境中可用的工具和執行階段。

scikit-bio 會取代 QIIME 2 嗎？

不會。它提供 Python 資料結構和方法，可支援類似 QIIME 2 部分功能的工作流程。

涵蓋哪些資料格式？

此技能涵蓋常見格式，例如 FASTA、FASTQ、GenBank、Newick、BIOM、GFF3、BLAST tabular 和排序檔案。

它可以協助統計檢定嗎？

可以。它說明 PERMANOVA、ANOSIM、PERMDISP、Mantel tests 和相關的基於距離的方法。

在尋求協助之前，我應該準備什麼？

請準備檔案格式、sample IDs、feature IDs、metadata columns、metric choices，以及你想回答的生物學問題。

開發者詳細資訊

作者

K-Dense-AI

授權

BSD-3-Clause license

Skillstore 修訂

版本提示

作者未聲明版本。

儲存庫

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/scikit-bio

引用

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

維護新鮮度

2026/7/24

使用量

10 次下載 · 247 次瀏覽

檔案結構

📁 references/

📄 api_reference.md

📄 SKILL.md

scikit-bio

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Agent 可讀資源

測試它

安全審計

已確認的安全問題 (1)

風險因素

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CITATION.cff

比較變體

Skillstore 評分

你可以打造什麼

規劃微生物組工作流程

處理序列檔案

比較系統發育樹

試試這些提示

最佳實務

避免

常見問題

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