bigbio/sdrf-skills
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Агентные плагины для аннотирования SDRF с помощью Claude; Codex; Cursor; Gemini
Обзор
Структурированные навыки, которые дают помощникам ИИ возможности экспертного уровня для аннотирования, проверки, улучшения и обзора метаданных протеомики в формате SDRF. Вместо угадывания терминов онтологии или правил SDRF агент следует методологии опытных аннотаторов с использованием реальных инструментов (OLS, PRIDE, PubMed). Данные спецификации (определения колонок, шаблоны) живут в подмодуле git и считываются во время выполнения, поэтому навыки остаются актуальными по мере развития спецификации. Четыре навыка. Три команды slash под /sdrf-skills:; sdrf-adversarial-review отправляется sdrf-annotate в новый контекст и никогда не набирается в качестве команды (трубопровод также может выполнять его непосредственно как отдельную задачу): Затем pip install -e. из кассы выдает команду sdrf-tools (pip install -e '.[mcp]' добавляет зависимости MCP-сервера в комплекте), а sdrf-tools проверяет parse sdrf, sdrf-tools, spec submodule и techsdrf и говорит, что устанавливать для чего-то недостающего.
Обзор (машинный перевод)
** Включите код Клода, курсор, OpenAI Codex, Gemini CLI или OpenCode в экспертный аннотатор протеомики SDRF.**
** Выберите набор данных → агент получает PRIDE + бумагу → вы просматриваете проверенный SDRF.**
Структурированные навыки, которые дают ИИ-помощникам возможности экспертного уровня для аннотирования. проверка, улучшение и обзор метаданных протеомики в Формат SDRF. Вместо угадывания на онтологических условиях или правилах SDRF агент следует методологии опытных аннотаторов Использование реальных инструментов (OLS, PRIDE, PubMed). Данные спецификации (определения колонок, шаблоны) Живет в подмодуле git и читается во время выполнения, поэтому навыки остаются актуальными по мере развития спецификации.
Доступные навыки
Четыре навыка. Три из них – это тройные, а остальные – тройные.
sdrf-annotate в новом контексте и никогда не набирается в качестве команды (провод также может запустить его).
непосредственно в качестве отдельной задачи:
Квалификация | Что он делает
[3][править править вики-текст] PXD: запись + бумага → samples.tsv + technical.tsv → sdrf-tools build → валидация → **независимый обзор, всегда **. Существующий .sdrf.
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
sdrf-skills
Turn Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, Gemini CLI, or OpenCode into an expert proteomics SDRF annotator.
Pick a dataset → the agent fetches PRIDE + paper → you review a validated SDRF.
Structured skills that give AI assistants expert-level capabilities for annotating, validating, improving, and reviewing proteomics metadata in the SDRF format. Instead of guessing at ontology terms or SDRF rules, the agent follows the methodology of experienced annotators using real tools (OLS, PRIDE, PubMed). The specification data (column definitions, templates) lives in a git submodule and is read at runtime, so the skills stay current as the spec evolves.
Available skills
Four skills. Three are slash commands under /sdrf-skills:; sdrf-adversarial-review is dispatched by
sdrf-annotate into a fresh context and is never typed as a command (a pipeline can also run it
directly as a separate task):
| Skill | What it does |
|---|---|
/sdrf-skills:sdrf-annotate |
Everything about one SDRF. A PXD: record + paper → samples.tsv + technical.tsv → sdrf-tools build → validate → independent review, always. An existing .sdrf.tsv: review it (validate, structure, check, reconcile, cross-reference, score, then the independent review). A question: explain the format, look up a term, or plan what to capture. A short core plus references/ it reads only when a step needs them |
/sdrf-skills:sdrf-contribute |
Contribute a reviewed SDRF back to sdrf-annotated-datasets via PR, behind the review gate |
/sdrf-skills:sdrf-campaign |
Screen a class of studies against your criteria into a resumable TSV, then loop sdrf-annotate over the included ones, keeping only evidence-backed improvements |
Рекомендуемые инструменты
Попробуйте другой запрос или уберите фильтр.
Установка
npx skillfish add bigbio/sdrf-skills