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Agent Skill · 前端设计

bio-prefect-dask-nextflow(生物完美达克 nextflow)

bio-prefect-dask-nextflow 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

bio-prefect-dask-nextflow 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 7,824。

总安装 339周安装 14GitHub Stars 1下载 111核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bio-prefect-dask-nextflow(生物完美达克 nextflow)
来源仓库:https://github.com/fmschulz/omics-skills
仓库路径:skills/bio-prefect-dask-nextflow
安装命令:
npx skills add https://github.com/fmschulz/omics-skills --skill bio-prefect-dask-nextflow
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/fmschulz/omics-skills --skill bio-prefect-dask-nextflow

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于选择合适的工作流引擎,支持 Prefect+Dask、Nextflow 或混合架构的生物信息管道。适用于本地、分布式或 HPC 环境的生物信息管道脚手架生成和资源配置。需要收集调度器、容器策略、数据位置和规模要求,然后选择合适的引擎。

安装命令为 npx skills add https://github.com/fmschulz/omics-skills --skill bio-prefect-dask-nextflow。使用前应确认所需的调度器和 HPC 环境配置。

来源仓库内路径:skills/bio-prefect-dask-nextflow

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/fmschulz/omics-skills --skill bio-prefect-dask…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

bio-prefect-dask-nextflow 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/fmschulz/omics-skills --skill bio-prefect-dask-nextflow。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

bio-prefect-dask-nextflow 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

bio-prefect-dask-nextflow 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

bio-prefect-dask-nextflow 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

bio-prefect-dask-nextflow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 339 次,近一周安装 14 次,下载 111 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

bio-prefect-dask-nextflow 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
bio-prefect-dask-nextflow

生物完美达克 nextflow · 本页

3391只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Bio Prefect + Dask + Nextflow

Choose and scaffold the right workflow engine for local, distributed, or HPC bioinformatics pipelines.

Instructions

  1. Collect requirements (scheduler, container policy, data location, scale).
  2. Choose engine: Prefect+Dask, Nextflow, or Hybrid.
  3. Generate a runnable scaffold with clear data layout and resources.
  4. Validate with a small test and resume/retry checks.

Quick Reference

TaskAction
Engine choiceSee decision-matrix.md
Prefect+Dask scaffoldSee prefect-dask.md
Prefect on SlurmSee prefect-hpc-slurm.md
Nextflow on HPCSee nextflow-hpc.md
ExamplesSee examples.md

Input Requirements

  • Workflow requirements and steps
  • Target environment (local, cluster, cloud)
  • Scheduler and container constraints
  • Data locations and expected volumes

Output

  • Engine recommendation with rationale
  • Runnable scaffold (files + commands)
  • Resource plan per step
  • Validation plan and checkpoints

Quality Gates

  • Tiny test run completes end-to-end
  • Resume/retry behavior verified
  • Resource plan matches cluster limits

Examples

Example 1: Engine recommendation

Choice: Nextflow
Why: CLI-heavy pipeline, HPC scheduler required, reproducible cache/resume needed.

Troubleshooting

Issue: Workflow fails on HPC due to environment mismatch Solution: Pin container/conda versions and validate with a minimal test dataset.

平台分布

Codex

36.32%
按下载量换算40

Claude

31.1%
按下载量换算35

Cursor

16.74%
按下载量换算19

Gemini CLI

8.68%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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