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assembly-genomics
基因组组装/注释自适应流程 Copilot。当用户提到基因组组装、Hi-C 挂载、scaffolding、Juicebox 调图、BUSCO 评估、单倍型/hap1/hap2、purge_dups、污染或细胞器分离、重复屏蔽、结构/功能注释(MAKER/InterProScan/eggnog)、或有 fastq/fasta/gfa/bam 测序数据想组装、评估、注释时使用——即使用户没有明确说"组装"或"skill"。核心价值:生信流程可靠性决策系统——按输入决定流程、逐阶段检查结果(陷阱库 + 文献基线锚点 + hash 绑定)、判定继续/警告/回退修复。解决 exit 0 但结果不完整/不可靠的静默失败。
Choose how to use this skill
You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.
1. Native installer
This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.
Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.
2. Complete package recommended
Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.
No complete ProSkills package is published for this listing yet.3. Prompt-only
Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.
Need only the instruction file?
Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.
No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.
// RATINGS
Not yet listed on ClawHub or SkillsMP
// README
AssemblyGenomics-Copilot
基于 Inspect AI 的基因组 QC 评测与工具辅助审核。
在基因组注释流程中,基因数下降、功能覆盖率偏低或文件连接失败,可能来自不同原因,也需要不同的处置。这个项目将真实分析产物、故障经验和阶段审核规则接入可复现的评测流程,检查模型能否找到证据、判断根因,并给出 pass / warn / rollback / block 的决定。
项目包含两个入口:
| 入口 | 用途 | 启动文档 |
|---|---|---|
| AssemblyGenomics Skill | 识别输入、生成 SOP、审核阶段产物,复用领域知识与规则脚本 | Skill 指南 |
| AssemblyGenomics Bench | 比较规则、裸模型、模型加 Skill;通过 Inspect AI 评估正文阅读与只读工具条件 | Bench 指南 |
核心实现
- 真实来源题库:使用 T1 拟南芥、线虫、酵母的已验证产物,以及 T3 RefSeq GFF/FAA 来源;以确定性变体构造故障,保留来源与注入记录。
- 冻结答案与输入隔离:题面与公开产物进入模型,标准答案及元数据只用于审核和评分;答案确认后记录哈希,变更另立版本。
- Inspect AI 接入:使用原生 Dataset、Task、Solver、Scorer、工具与日志;复现固定版本官方示例,并核对历史评分迁移的一致性。
- 五个只读工具:
list_files、read_file、file_stats、annotation_counts、interval_counts,用于查阅白名单文件和计算证据,不提供任意 shell。 - 失败与预算管理:保留 API、解析、超时和规则未覆盖记录,设置调用与 token 上限,记录提示版本、工具参数错误及模型接口兼容性问题。
flowchart LR
A[真实产物与确定性变体] --> B[公开题面与白名单文件]
B --> C[Inspect Task / Solver]
C --> D[正文阅读或只读工具]
D --> E[结构化 QC 判定]
F[已冻结标准答案] --> G[领域 Scorer]
E --> G
G --> H[报告与错误分析]
Inspect AI 提供评测编排、模型接口、工具循环和日志。本项目新增领域题库、受限工具、评分适配、来源复现及失败分析;原生信规则继续作为历史 A 组基线。
已完成的验证
| 内容 | 范围 | 证据 |
|---|---|---|
| 参考组装后的注释流程 | 酵母、拟南芥、线虫的重复注释、RNA-seq、结构及功能注释闭环 | Skill 指南 |
| 历史 QC 对照评测 | v1 16 题;v2 24 题,四个完成模型 576 条观测及 A 组 72 条观测 | v1 报告、v2 报告 |
| Inspect 评分迁移 | 回放 648 条历史观测,并核对原评分与分层汇总 | 适配说明、一致性凭据 |
| 官方任务小规模复现 | 固定版本 12 个样本,保留官方 Task、工具与评分器;使用指定供应商模型 | 官方报告 |
| T1 正文/工具回归 | 19 题 × 两条件 × 三次重复,共 114 条观测 | T1 报告 |
| T3 正文/工具后续评测 | 七来源 14 题,Linux 产物复现;GLM 后续版共 84 条观测 | T3 报告 |
作者工作区 2026-10-11 完整回归测试:503 passed。部分来源复现测试需要另行提供已验收的来源包;仅克隆源码不包含服务器原始数据。
最新结果:T3 GLM 后续版本
模型为 zai-org/GLM-5.3-Flash。14 题在两个条件下各重复三次,共 84 条观测,其中 83 条合法输出、1 条超时。下表以题为单位,按报告定义取多数结果:
| 指标 | 正文阅读 | 只读工具 |
|---|---|---|
| 判定正确 | 13/14(92.9%) | 14/14(100%) |
| 判定与根因联合正确 | 13/14(92.9%) | 12/14(85.7%) |
| 故障检出 | 6/7(85.7%) | 7/7(100%) |
| 正常题误报 | 0/7(0%) | 0/7(0%) |
工具条件检出了全部故障,但两题混淆了根因类别,联合正确率更低;一次正常题误报在观测层保留,题层多数仍正确。详见错误分析。
本轮是在查看先前失败后调整通用引用说明的探索性后续版本,不作为独立 held-out 测试,也不替代历史 Skill 对照结论。T1 与 T3 的多数及联合评分口径各按冻结协议执行,不跨版本合并成绩。
快速开始:无密钥离线复现
推荐从 main 克隆完整成果。以下为已验证的 Windows PowerShell / Python 3.10 路径;安装依赖需联网,随后两个入口使用本地 mock 和历史归档,不调用供应商 API。
git clone --branch main https://github.com/JunyangLian/AssemblyGenomics-Copilot.git
cd AssemblyGenomics-Copilot
python -m venv bench/inspect_adapter/.venv
bench/inspect_adapter/.venv/Scripts/python.exe -m pip install --index-url https://pypi.org/simple -r bench/inspect_adapter/requirements-pilot.lock.txt
# 固定版本官方任务:本地 mock 执行工具循环
bench/inspect_adapter/.venv/Scripts/python.exe -m bench.inspect_adapter.official.run
# 历史观测回放:核对领域评分迁移
bench/inspect_adapter/.venv/Scripts/python.exe -m bench.inspect_adapter.replay
mock 用于验证执行链路,历史回放用于核对迁移,两者均不产生新的模型能力成绩。更多离线核验与日志查看方法见复现指南,代码讲解见面试与学习提纲。
已消费的真实运行不自动续跑;新的付费实验须另登记计划与预算。API key 仅从本地环境变量读取。
代码导航
| 路径 | 内容 |
|---|---|
| SKILL.md | 技能定义与流程约束 |
| scripts/、knowledge/、references/ | 原流程工具、领域知识与审核规则 |
| sop/、docs/ | SOP、真实案例和流程记录 |
| bench/ | 历史题库、冻结记录、调用与计分代码 |
| bench/inspect_adapter/ | Inspect AI 接入、只读工具、官方复现及领域运行 |
| readonly.py、bridge.py | 工具白名单与历史评分适配 |
原 Skill/Bench 入口分支保留历史发布版本,当前完整成果以 main 为准;Inspect 接入开发分支为 codex/inspect-adapter。
能力边界
- 生信流程验证从参考组装开始,尚未覆盖从原始读段组装、Hi-C、多倍体或分相路线的端到端执行。
- 只读工具限定于小型公开证据包,不执行组装、注释或任意系统命令。
- 独立题量有限,同源变体与三次重复不算新增独立来源;正文/工具的输入长度及请求轮数不同。
- 标准答案主要由作者审核;agent 审题如实标为 AI 审核,不计作独立真人盲审。
- Linux 验证覆盖产物复现,Inspect 全链路在 Windows 验证;不能据此宣称全部跨平台运行通过。
- 不宣称模型使用 Skill 或工具后一定改善,也不将这些结果作为生产落地可靠性证明。
源码包含公开题目、冻结答案、结果摘录及校验材料。原始大文件、来源快照、incoming、运行缓存、完整私有对话和密钥不随源码发布。模型输入继续由白名单构造,不能直接把包含答案的研究材料整体交给模型。
项目采用 MIT License。官方示例的来源与许可记录见 official/。
// HOW IT'S BUILT
KEY FILES