pacsomatic
О программе
Этот навык помогает разработчикам запускать рабочий процесс nf-core/pacsomatic для анализа парных опухоль-норма из файлов BAM. Он выполняет валидацию входных данных, генерирует корректные samplesheets, подготавливает артефакты для запуска и обеспечивает выполнение локально или в распространённых планировщиках (LSF/Slurm/PBS/SGE). Используйте его для подготовки воспроизводимых запусков, выполнения проверок в режиме dry-run и устранения ошибок при старте или отправке пайплайна.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skillsgit clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git ~/.claude/skills/pacsomaticСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
pacsomatic
Overview
This skill provides a reproducible execution workflow for nf-core/pacsomatic, centered on a single helper entrypoint that handles validation, artifact generation, and optional execution.
Primary entrypoint:
scripts/run_pacsomatic.py
The helper script:
- validates required identifiers, files, reference mode, and runtime prerequisites
- writes a pacsomatic-compatible samplesheet (
patient,sample,status,bam,pbi) - generates a params YAML and launch script for reproducible reruns
- supports dry-run validation and run/submit execution paths
Use this skill as the default path for pacsomatic operations. Do not bypass it with manually assembled nextflow run nf-core/pacsomatic commands unless the user explicitly asks for manual command construction.
When to Use This Skill
Invoke this skill when the user asks to:
- run matched tumor-normal analysis from BAM files
- generate or fix pacsomatic samplesheet and launch artifacts
- execute locally or submit to schedulers (LSF/Slurm/PBS/SGE)
- perform dry-run validation before execution
- troubleshoot launch failures or summarize run outputs
Do not use this skill for:
- deep biological interpretation beyond run-level sanity checks
- editing pipeline internals unless explicitly requested
Typical trigger phrases:
- "run nf-core/pacsomatic for this tumor-normal pair"
- "prepare pacsomatic samplesheet and launch script"
- "do a dry run first and tell me what is missing"
- "submit pacsomatic to slurm/lsf and return the job id"
- "why did pacsomatic submission fail"
Routing and Execution Rules
- Always collect required run inputs first.
- Always route through
scripts/run_pacsomatic.pyfor validation and artifact generation. - Default to
--dry-runwhen the user asks for checks/validation only. - Use
--runonly when the user asks to execute/submit. - For scheduler modes, include executor-specific resource arguments and return detected job ID when available.
- If execution fails, report first failure point and next triage target (
.nextflow.log,pipeline_info, failing task logs).
Inputs Required
Required:
- tumor BAM path
- normal BAM path
- patient ID
- tumor sample ID
- normal sample ID
- output directory
- exactly one reference mode:
--fastaor--genome
Optional:
- profile, resources, scheduler account/queue
- pipeline version (
-r) - params file, resume/report/dag flags
--dry-runand/or--run
Workflow
- Validate identity and input constraints.
- Validate required local paths (BAM, optional PBI, optional FASTA).
- Resolve runtime and dependency checks.
- Build samplesheet and generated params YAML.
- Generate launch script for selected executor.
- If
--dry-runand not--run, stop after artifact generation. - If
--run, execute locally or submit to scheduler. - Return command/script path, validation status, and job ID (if detected).
Agent Response Contract
Every response after invocation should include:
- exact command used or generated script path
- confirmation that validation checks ran
- run type (
dry-runvsrun) - scheduler job ID when available
- one concrete next step for validation/triage
Quick Start
Dry run:
python scripts/run_pacsomatic.py \
--tumor-bam /path/to/tumor.bam \
--normal-bam /path/to/normal.bam \
--patient-id P001 \
--tumor-sample-id P001_T \
--normal-sample-id P001_N \
--outdir /path/to/output \
--genome GRCh38 \
--profile singularity,sanger \
--dry-run
Scheduler execution example (Slurm):
python scripts/run_pacsomatic.py \
--tumor-bam /path/to/tumor.bam \
--normal-bam /path/to/normal.bam \
--patient-id P001 \
--tumor-sample-id P001_T \
--normal-sample-id P001_N \
--outdir /path/to/output \
--genome GRCh38 \
--profile singularity,sanger \
--executor slurm \
--queue compute \
--project my_account \
--cpus 16 \
--memory-gb 64 \
--walltime 48:00 \
--run
Configuration
Use config.yaml as the baseline for profile/executor/runtime defaults. Override at invocation time when user requirements differ.
Testing
Run unit tests from skill root:
python -m unittest discover -s tests -v
References
references/agent-playbook.mdreferences/config-and-output.mdreferences/pacsomatic_guide.mdscripts/run_pacsomatic.py
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the pacsomatic skill?
pacsomatic is a Claude Skill by K-Dense-AI. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform pacsomatic-related tasks without extra prompting.
How do I install pacsomatic?
Use the install commands on this page: add pacsomatic to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does pacsomatic belong to?
pacsomatic is in the Meta category, tagged ai and automation.
Is pacsomatic free to use?
Yes. pacsomatic is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
