dnanexus-integration
par K-Dense-AIdnanexus-integration est une compétence pratique pour les workflows de génomique cloud sur DNAnexus. Servez-vous-en pour créer des apps et applets, gérer les importations et exportations, exécuter des workflows et automatiser des pipelines avec dxpy. Le guide dnanexus-integration aide pour les tâches de développement backend impliquant des fichiers FASTQ, BAM et VCF, ainsi que la configuration spécifique à la plateforme et l’exécution des jobs.
Cette compétence obtient 78/100, ce qui en fait une bonne candidate pour Agent Skills Finder. Les utilisateurs du répertoire disposent d’assez d’éléments pour voir qu’elle couvre de vrais workflows DNAnexus — apps/applets, opérations sur les données, exécution de jobs, workflows et usage de dxpy — afin qu’un agent puisse l’activer et l’appliquer avec moins d’approximation qu’avec une invite générique, même si elle reste plus orientée documentation que solution prête à l’emploi.
- Couvre plusieurs workflows DNAnexus concrets, notamment le développement d’apps, l’import/export de données, l’exécution de jobs, les workflows et le scripting avec dxpy.
- Contient un volume opérationnel solide avec un frontmatter valide, aucun marqueur de remplissage et plusieurs fichiers de référence qui ajoutent des niveaux de détail progressifs.
- Inclut des déclencheurs d’usage explicites et des exemples spécifiques à la plateforme pour FASTQ/BAM/VCF, les permissions, les dépendances et la configuration liée à Docker.
- Aucune commande d’installation ni consigne de configuration n’apparaît dans SKILL.md, donc l’adoption nécessite un contexte DNAnexus externe.
- Les fichiers d’appui sont purement documentaires, sans scripts ni assets, ce qui limite l’aide à l’exécution prête à l’emploi pour les agents.
Vue d’ensemble de dnanexus-integration
dnanexus-integration est un skill pratique pour travailler avec la plateforme de génomique cloud DNAnexus quand un simple prompt générique ne suffit pas. Il aide pour le développement d’apps et d’applets, l’import et l’export de données, l’exécution de workflows et l’automatisation de pipelines de génomique basée sur dxpy.
À qui s’adresse ce skill dnanexus-integration
Utilisez ce skill dnanexus-integration si vous construisez ou maintenez des automatisations de Backend Development autour de DNAnexus : scripts Python, wrappers de pipelines, configuration d’apps ou orchestration de jobs. Il est particulièrement utile lorsque votre tâche touche à des fichiers comme FASTQ, BAM ou VCF, ou lorsque vous avez besoin d’un comportement spécifique à la plateforme que les assistants de code ordinaires omettent souvent.
Ce qu’il permet de faire
L’objectif principal est de transformer une tâche plateforme encore floue en implémentation DNAnexus exploitable : créer une app ou un applet, définir les entrées et les sorties, lancer des jobs, gérer des projets et manipuler les objets de données en toute sécurité. Le guide dnanexus-integration est particulièrement pertinent lorsque vous devez respecter les conventions DNAnexus au lieu d’inventer votre propre flux de travail.
Pourquoi ce skill est différent
Le repo est structuré autour de véritables zones d’exploitation : développement d’apps, configuration, opérations sur les données, exécution des jobs et SDK Python. Cette organisation compte, car les workflows DNAnexus échouent souvent sur des détails comme la structure de dxapp.json, le chaînage des entrées, le contexte d’exécution ou la différence entre applets et apps. Le skill dnanexus-integration est précieux lorsque ces détails déterminent si la solution s’exécutera réellement.
Comment utiliser le skill dnanexus-integration
Installer et charger le skill
Pour un workflow local de skills, installez-le avec :
npx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills --skill dnanexus-integration
Ouvrez ensuite d’abord SKILL.md, car il définit le périmètre prévu et renvoie vers les fichiers de référence qui contiennent les consignes réellement exploitables. Si vous utilisez l’installation dnanexus-integration dans un repo plus vaste, gardez le skill au plus près du contexte de votre projet afin qu’il puisse s’adapter à votre structure de dossiers et à vos contraintes de déploiement.
Commencer avec la bonne forme d’entrée
La meilleure utilisation de dnanexus-integration commence par une tâche précise, pas par une demande vague comme « aidez-moi avec DNAnexus ». Donnez à l’outil le type d’objet, le langage et le résultat attendu :
- « Crée un applet DNAnexus en Python qui accepte un fichier BAM et une qualité de mapping minimale, puis produit un BAM filtré. »
- « Rédige les entrées
dxapp.jsonet lerunSpecpour une app Bash qui télécharge un FASTQ, lance un contrôle qualité et envoie les résultats. » - « Montre comment lancer un job de workflow avec des entrées liées à l’aide de
dxpy. »
Ce niveau de détail améliore la qualité de sortie, car le comportement de DNAnexus dépend du modèle d’exécution, du chaînage des fichiers et du format de déploiement.
Lire ces fichiers en premier
Pour la plupart des utilisateurs, le chemin le plus rapide est le suivant :
SKILL.mdpour le périmètre et les indications sur quand l’utiliserreferences/app-development.mdpour la structure de build et les patterns app/appetreferences/configuration.mdpourdxapp.json, les métadonnées et les dépendancesreferences/data-operations.mdpour la gestion des fichiers, enregistrements et objetsreferences/job-execution.mdpour lancer et surveiller les jobsreferences/python-sdk.mdpour l’installation dedxpyet l’usage de l’API
Si vous êtes bloqué, lisez le fichier qui correspond au point de défaillance : la configuration pour les erreurs de build, l’exécution des jobs pour les problèmes runtime, et les opérations sur les données pour la manipulation des objets.
Flux de travail pratique pour de meilleurs résultats
Utilisez dnanexus-integration comme un assistant d’implémentation :
- Décrivez l’objet plateforme que vous créez ou modifiez.
- Précisez si vous avez besoin d’un applet, d’une app, d’un script ou d’un extrait
dxpy. - Donnez les entrées, sorties et types de fichiers attendus.
- Indiquez si vous avez besoin de développement local, d’exécution sur la plateforme, ou des deux.
- Demandez d’abord la version minimale fonctionnelle, puis élargissez-la.
Ce flux de travail réduit les approximations et rend le prompt obtenu plus simple à vérifier par rapport aux conventions DNAnexus.
FAQ du skill dnanexus-integration
dnanexus-integration est-il réservé aux workflows de génomique ?
Dans l’ensemble, oui. Le repo est centré sur les workflows de génomique et de bioinformatique dans le cloud DNAnexus ; il est donc surtout adapté au développement de pipelines, aux opérations sur fichiers et à l’automatisation de la plateforme dans cet écosystème.
Faut-il déjà connaître DNAnexus pour l’utiliser ?
Non, mais une familiarité de base aide. Les débutants peuvent quand même utiliser le skill dnanexus-integration s’ils fournissent un objectif concret et un type de fichier. Le skill est moins utile lorsque la demande reste vague ou lorsque l’utilisateur ne sait pas s’il lui faut un applet, une app ou un script.
Pourquoi l’utiliser plutôt qu’un prompt classique ?
Un prompt classique peut produire du code, mais dnanexus-integration est plus efficace quand la tâche dépend de règles propres à la plateforme : dxapp.json, dxpy, gestion des projets et des dossiers, comportement applet vs app, et conventions de lancement des jobs. Cela le rend plus fiable pour les tâches de Backend Development qui doivent s’exécuter sur DNAnexus.
Quand ne faut-il pas l’utiliser ?
N’utilisez pas dnanexus-integration si votre tâche n’a rien à voir avec DNAnexus, si vous avez seulement besoin de conseils Python génériques, ou si vous travaillez sur du traitement local sans exigence d’exécution sur la plateforme. Dans ces cas-là, un prompt de programmation général ira plus vite.
Comment améliorer le skill dnanexus-integration
Donner au modèle les détails DNAnexus manquants
Le gain principal vient du fait de préciser ce que le repo ne peut pas deviner seul : types de fichiers, noms d’entrées, emplacements de sortie, langage d’exécution et fait que le job s’exécute sur la plateforme ou depuis un script externe. Pour un usage dnanexus-integration, « un workflow qui traite des fichiers VCF » est plus faible que « un applet Python qui prend un VCF, un nom d’échantillon et un indicateur booléen, puis écrit les résultats dans /out ».
Surveiller les modes d’échec les plus courants
La plupart des mauvais résultats viennent d’hypothèses d’exécution trop floues : entrées mal chaînées, confusion entre applets et apps, champs dxapp.json oubliés, ou code qui ignore le cycle de vie des objets DNAnexus. Si la première réponse vous paraît générique, demandez au guide dnanexus-integration de se limiter à un seul chemin de fichier ou à une seule étape de job à la fois.
Itérer du squelette vers la production
Une bonne boucle d’amélioration consiste à :
- demander d’abord l’exemple minimal fonctionnel d’app ou de
dxpy, - demander ensuite la validation des entrées et des sorties,
- ajouter ensuite les dépendances, les paramètres de conteneur ou la gestion du projet,
- enfin demander des indications de déploiement ou de test.
C’est généralement préférable à une demande de pipeline complet de bout en bout en une seule fois, parce que les échecs DNAnexus relèvent souvent de la configuration plus que de l’algorithme.
Utiliser les fichiers du repo comme points de contrôle
Si la réponse générée est proche du but mais pas déployable, comparez-la à references/configuration.md et references/job-execution.md avant de la modifier. Ces fichiers sont le moyen le plus rapide de repérer des métadonnées incohérentes, des spécifications d’exécution incorrectes ou des hypothèses risquées sur l’état d’un job — exactement ce que la plupart des utilisateurs veulent évaluer lorsqu’ils décident si dnanexus-integration convient à leur tâche de Backend Development.