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Category: Data & AnalyticsNo API key required

单细胞 RNA 细胞类型注释

使用标志基因自动注释单细胞RNA数据中的细胞簇。

personAuthor: aipoch-aihubclawhub
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单细胞 RNA 细胞类型注释

单细胞簇鉴定。

使用时机

  • 当任务需要使用标志基因自动注释单细胞RNA数据中的细胞簇时，使用此技能。
  • 对于需要明确假设、有限范围和可重复输出格式的数据分析任务，使用此技能。
  • 当需要针对缺失输入、执行错误或部分证据的文档化回退路径时，使用此技能。

主要功能

  • 面向范围的工作流，对齐目标：使用标志基因自动注释单细胞RNA数据中的细胞簇。
  • 打包可执行路径：scripts/main.py。
  • 结构化执行路径，旨在保持输出的一致性和可审查性。

依赖项

相关详情请参见上方的 ## Prerequisites。

  • Python: 3.10+。当前打包技能的仓库基准版本。
  • pandas: unspecified。在 requirements.txt 中声明。

使用示例

cd "20260318/scientific-skills/Data Analytics/scrna-cell-type-annotator"
python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help

示例运行计划：

  1. 确认用户输入、输出路径及所需的配置值。
  2. 如果脚本使用固定设置，编辑文件内的 CONFIG 块或文档化参数。
  3. 使用验证后的输入运行 python scripts/main.py。
  4. 审查生成的输出，并返回最终成果，同时说明所有假设。

实现细节

相关详情请参见上方的 ## Workflow。

  • 执行模型：验证请求，选择打包工作流，并生成有限范围的可交付成果。
  • 输入控制：在运行任何脚本之前，确认源文件、范围限制、输出格式和验收标准。
  • 主要实现接口：scripts/main.py。
  • 首先需要明确的参数：输入路径、输出路径、范围过滤器、阈值及任何领域特定约束。
  • 输出规范：保持结果可重复，明确标识假设，并避免未记录的副作用。

快速检查

使用此命令在深入执行之前验证打包脚本入口点是否可以被解析。

python -m py_compile scripts/main.py

审计就绪命令

使用这些具体命令进行验证。这些命令是自包含的，避免使用占位路径。

python -m py_compile scripts/main.py
python scripts/main.py --help

工作流

  1. 在开始详细工作之前，确认用户目标、所需输入和不可协商的约束条件。
  2. 验证请求是否与文档化范围匹配，如果任务需要不支持的假设，则提前停止。
  3. 使用打包脚本路径或文档化推理路径，仅使用实际可用的输入。
  4. 返回结构化结果，将假设、可交付成果、风险和未解决事项分开列示。
  5. 如果执行失败或输入不完整，切换到回退路径，并明确说明阻碍完成的原因。

使用场景

  • 聚类后注释
  • 新型细胞类型发现
  • 跨研究比较
  • 细胞图谱构建

参数

  • cluster_markers: 每个簇的差异表达基因
  • tissue_type: 器官背景
  • species: 人/小鼠

返回值

  • 细胞类型预测
  • 标志基因支持
  • 置信度水平
  • 替代建议

示例

簇 1：IL2RA, CD3D → CD4 T 细胞

风险评估

| 风险指标 | 评估 | 级别 | |----------------|------------|-------| | 代码执行 | Python/R 脚本在本地执行 | 中等 | | 网络访问 | 无外部 API 调用 | 低 | | 文件系统访问 | 读取输入文件，写入输出文件 | 中等 | | 指令篡改 | 标准提示指南 | 低 | | 数据暴露 | 输出文件保存至工作区 | 低 |

安全检查清单

  • [ ] 无硬编码凭据或 API 密钥
  • [ ] 无未经授权的文件系统访问（../）
  • [ ] 输出不暴露敏感信息
  • [ ] 已实施提示注入防护
  • [ ] 输入文件路径已验证（无 ../ 遍历）
  • [ ] 输出目录限制在工作区内
  • [ ] 脚本在沙箱环境中执行
  • [ ] 错误消息已净化（不暴露堆栈跟踪）
  • [ ] 依赖项已审计

先决条件


# Python dependencies
pip install -r requirements.txt

评估标准

成功指标

  • [ ] 成功执行主要功能
  • [ ] 输出满足质量标准
  • [ ] 优雅处理边缘情况
  • [ ] 性能可接受

测试用例

  1. 基本功能：标准输入 → 预期输出
  2. 边缘情况：无效输入 → 优雅的错误处理
  3. 性能：大型数据集 → 可接受的处理时间

生命周期状态

  • 当前阶段：草稿
  • 下次审查日期：2026-03-06
  • 已知问题：无
  • 计划改进：
    • 性能优化
    • 额外功能支持

输出要求

每个最终响应在相关时应明确说明以下内容：

  • 目标或请求的可交付成果
  • 使用的输入和引入的假设
  • 工作流或决策路径
  • 核心结果、建议或成果
  • 约束、风险、注意事项或验证需求
  • 未解决事项和下一步检查

错误处理

  • 如果缺少必需的输入，明确说明缺少哪些字段，并仅请求最少的额外信息。
  • 如果任务超出文档化范围，请停止，而不是猜测或悄悄扩大任务范围。
  • 如果 scripts/main.py 失败，报告失败点，总结仍可安全完成的内容，并提供手动回退方案。
  • 不要伪造文件、引用、数据、搜索结果或执行结果。

输入验证

此技能接受与 scrna-cell-type-annotator 文档化目的相匹配且包含足够上下文以安全完成工作流的请求。

当请求超出范围、缺少关键输入或需要不支持的假设时，请勿继续工作流。请回复：

scrna-cell-type-annotator 仅处理其文档化的工作流。请提供缺少的必需输入或切换到更合适的技能。

响应模板

对于非简单请求，使用以下固定结构：

  1. 目标
  2. 已接收的输入
  3. 假设
  4. 工作流
  5. 可交付成果
  6. 风险和限制
  7. 下一步检查

如果请求简单，可以压缩结构，但当假设和限制影响正确性时，仍需明确说明。