SKILLEMALL.ai

BD rtqpcr-primer-design

Расширенный дизайн праймеров и зондов для RT-qPCR со специализированной поддержкой картирования гомологии между видами (например, от человека к клеткам Vero) и оптимизации для вирусов с высоким содержанием GC. Используйте, когда необходимо разработать высокоспецифичные ПЦР-тесты для: (1) стандартных человеческих/мышиных/обезьяньих транскриптов, (2) предсказанных транскриптов (XM_), не имеющих данных об экзонах, путем картирования гомологии, (3) вирусных шаблонов с высоким содержанием GC (например, PRV) или (4) тестов на основе зондов SYBR Green и TaqMan. Разработано PhD из ZJU.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Advanced RT-qPCR primer and probe design with specialized support for…»

Advanced RT-qPCR primer and probe design with specialized support for cross-species homology mapping (e.g., Human to Vero cells) and high-GC virus optimization. Use when needing to design high-specificity qPCR assays for: (1) Standard Human/Mouse/Monkey transcripts, (2) Predicted transcripts (XM_) lacking exon data via homology mapping, (3) High-GC viral templates (e.g., PRV), or (4) SYBR Green and TaqMan probe-based assays. Designed by ZJU PhD.

ClawHub Agent Skills автор: zjuphD v5.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 554 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Расширенный дизайн праймеров и зондов для RT-qPCR со специализированной поддержкой картирования гомологии между видами (например, от человека к клеткам Vero)…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ШаблонИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: rtqpcr-primer-design (ClawHub)

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Advanced RT-qPCR primer and probe design with specialized support … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "acceptLicenseTerms"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 554 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a focused RT-qPCR primer-design helper with a disclosed NCBI lookup flow and no evidence of hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.