Was macht PyLabRobot?
Nutze die hardwareunabhängigen Frontends, den Ressourcenbaum, Tracker und gerätespezifischen Backends von PyLabRobot, um Laborautomatisierung zu entwickeln. Standardmäßig wird auf lokale Manifestvalidierung, Buchhaltung und das reine Software-Chatterbox-Backend zurückgegriffen.
Verifizierter Snapshot
- PyPI stabil:
PyLabRobot==0.2.1, veröffentlicht am 2026-03-23. - Upstream-Anforderung: Python >=3.9. Diese Fertigkeit verwendet Python 3.11 für ihre reproduzierbaren Smoke-Tests.
- Die
/stable/Dokumentation identifiziert sich als 0.2.1./dev/und der Repository-main-Branch beschreiben unveröffentlichte Arbeit und dürfen nicht als in 0.2.1 verfügbar angenommen werden. - Stabile Liquid-Handler-Backends umfassen
STARBackend,VantageBackend,EVOBackend,OpentronsOT2Backendund das Offline-LiquidHandlerChatterboxBackend. - Die GitHub-Releases-Seite von PyLabRobot enthält keinen 0.2.x-Software-Release-Eintrag; verwende die PyPI-Historie, das
v0.2.1-Tag und das Changelog als Releasenachweis.
Unverhandelbare Hardware-Grenze
Verbinde, initialisiere, referenziere, bewege, heize, schüttle, drehe, pumpe, öffne/schließe oder befehlige niemals automatisch physische Geräte. Verwandle einen Simulationsplan nicht in ein Live-Backend, indem du lediglich eine Umgebungsvariable, einen Konfigurationswert oder einen Import änderst.
Vor jedem separat autorisierten Live-Lauf ist eine geschulte Person erforderlich, die:
- Explizit das genaue Backend, die Geräteidentität, die Firmware, den Transport, das Deck und die Protokollrevision bestätigt.
- Das physische Deck mit dem Ressourcenbaum abgleicht, einschließlich Trägern, Adaptern, Deckeln, Platten, Spitzenracks, Abfall, Labware-Ausrichtung, Barcodes und jeder belegten Koordinate.
- Kalibrierung, Teaching, Bewegungsräume, Kollisionsrisiken, Greifer- oder Kanalfreiheiten und alle Aspirations-/Dispens-Koordinaten überprüft.
- Die Quellidentität und das tatsächliche Füllvolumen, Totvolumen, Zielkapazität, Spitzentyp/Kapazität/Filterkompatibilität, Kanalzuordnung, Einheiten, Höhen, Raten, Liquid Class, Blowout/Mischen und Kontaminationsgrenzen überprüft.
- Schutzvorrichtungen, Türen, Abfallkapazität, Containment, Bereitschaft des Not-Aus, PSA, Biosicherheit-/Chemikalienkontrollen und eine sichere Abbruch-/Wiederherstellungsprozedur bestätigt.
- Einen langsamen Trockenlauf oder einen ungefährlichen Inbetriebnahmelauf genehmigt, wenn etwas neu oder geändert ist.
Der Tracker-Status ist Buchhaltung, keine Sensorik. Er kann nicht beweisen, dass Flüssigkeit oder eine Spitze physisch vorhanden ist. Der Visualizer rendert Ressourcen-/Tracker-Ereignisse; er modelliert keine Physik. Chatterbox gibt geplante Operationen aus; es beweist keine Kalibrierung, Erreichbarkeit, Kollisionsfreiheit, Flüssigkeitsverhalten oder Gerätezustand.
Erforderliche Informationen
Rate keine der folgenden Angaben:
- Exaktes Gerätemodell, installierte Optionen, Firmware, Computer/Betriebssystem und Transport.
- Stabile PyLabRobot-Version und erforderliche Extras.
- Deck/Deck-Ursprung, Träger, Adapter, Ressourcendefinitionen, Abmessungen, Koordinaten, Ausrichtungen und Bewegungshöhen.
- Platten-/Röhrchen-/Reservoir-Kapazitäten und Totvolumina; anfängliche physikalische Volumina.
- Spitzenmodell, Filter, Einsatz, Kapazität, Rack-Zustand, Kanalanzahl und Kanalzuordnung.
- Transfereinheiten (
uL,mm,uL/s,s), Höhen, Raten, Mischen, Luftspalte, Blowout, Flüssigkeitseigenschaften und validierte Hersteller-Liquid-Class. - Kontaminationsrichtlinie, Kontrollen, Abfallentsorgung, Bedienereingriffe, Akzeptanzkriterien und Wiederherstellungsprozedur.
Wenn Informationen fehlen, erstelle eine Liste von Annahmen/Blockern und nur einen Offline-Entwurf.
Reproduzierbare Installation
Für die Offline-API-Inspektion und Chatterbox-Simulation:
uv venv --python 3.11 .venv-pylabrobot
uv pip install --python .venv-pylabrobot/bin/python "PyLabRobot==0.2.1"
Unter Windows verwende .venv-pylabrobot\Scripts\python.exe. Installiere keine Hardware-Extras, bis der Benutzer das Gerät nennt und seine Transportabhängigkeiten explizit genehmigt. Prüfe dann die entsprechende stabile Geräteseite, bevor du einen Pin wie "PyLabRobot[serial]==0.2.1" oder "PyLabRobot[usb]==0.2.1" in Betracht ziehst.
Offline-First-Workflow
Führe vom Repository-Stammverzeichnis aus. Jedes gebündelte CLI verwendet striktes, begrenztes UTF-8-JSON/CSV, lokale Nicht-Symlink-Pfade, feste Positivlisten und JSON-Ausgabe. Keines kann ein Live-Backend auswählen.
python3 skills/pylabrobot/scripts/validate_manifest.py \
--input tests/pylabrobot/fixtures/protocol_manifest.json
python3 skills/pylabrobot/scripts/check_deck_geometry.py \
--input tests/pylabrobot/fixtures/protocol_manifest.json
python3 skills/pylabrobot/scripts/plan_transfers.py \
--manifest tests/pylabrobot/fixtures/protocol_manifest.json \
--transfers tests/pylabrobot/fixtures/transfers.csv
python3 skills/pylabrobot/scripts/generate_simulation_plan.py \
--manifest tests/pylabrobot/fixtures/protocol_manifest.json \
--transfers tests/pylabrobot/fixtures/transfers.csv
python3 skills/pylabrobot/scripts/inspect_backends.py \
--expected-version 0.2.1 --strict
Der Geometrieprüfer verwendet konservative statische achsenausgerichtete Boxen; es ist kein Bewegungsplaner. Der Transferplaner erfordert eine neue Spitze pro Zeile und prüft Quell-/Tot-/Zielvolumina, Spitzenkapazität, Wells, Kanäle, Höhen, Raten, Einheiten und Positivlisten. Überprüfe assets/protocol-manifest.schema.json und die synthetischen Fixtures, bevor du ein projektspezifisches Manifest erstellst.
Verifiziertes, nur Software-Beispiel
Das genaue Backend unten ist reine Software. Ersetze es nicht durch ein Hardware-Backend.
from pylabrobot.liquid_handling import LiquidHandler
from pylabrobot.liquid_handling.backends import LiquidHandlerChatterboxBackend
from pylabrobot.resources import (
Cor_96_wellplate_360ul_Fb,
PLT_CAR_L5AC_A00,
TIP_CAR_480_A00,
hamilton_96_tiprack_1000uL_filter,
set_tip_tracking,
set_volume_tracking,
)
from pylabrobot.resources.hamilton import STARLetDeck
set_tip_tracking(True)
set_volume_tracking(True)
deck = STARLetDeck()
tip_carrier = TIP_CAR_480_A00(name="tip_carrier")
tips = hamilton_96_tiprack_1000uL_filter(name="tips")
tip_carrier[0] = tips
plate_carrier = PLT_CAR_L5AC_A00(name="plate_carrier")
source = Cor_96_wellplate_360ul_Fb(name="source")
destination = Cor_96_wellplate_360ul_Fb(name="destination")
plate_carrier[0] = source
plate_carrier[1] = destination
deck.assign_child_resource(tip_carrier, rails=3)
deck.assign_child_resource(plate_carrier, rails=15)
source.get_well("A1").tracker.set_volume(100.0) # geplanter Zustand, keine Sensorik
lh = LiquidHandler(backend=LiquidHandlerChatterboxBackend(), deck=deck)
await lh.setup() # hier nur sicher, weil das Backend oben reine Software ist
try:
await lh.pick_up_tips(tips["A1"])
await lh.aspirate(source["A1"], vols=[10.0])
await lh.dispense(destination["A1"], vols=[10.0])
await lh.return_tips()
finally:
await lh.stop()
API-Regeln, die veralteten Code verhindern
- Aktuelle Namen sind
STARBackend,VantageBackend,EVOBackendundOpentronsOT2Backend; verwende keine veraltetenSTAR,TecanBackend,OpentronsBackendoderChatterboxBackend-Importe. - Verwende
LiquidHandlerChatterboxBackendfür generische Offline-Liquid-Handler-Tests.ChatterBoxBackendist ein separater Export mit Legacy-Namen; verwechsle nicht beide. Visualizer(resource=...)ist gültig, gefolgt vonawait vis.setup()undawait vis.stop(); es startet lokale HTTP/WebSocket-Server und kann einen Browser öffnen.- Es gibt in 0.2.1 kein generisches
from pylabrobot.liquid_handling import LiquidClass. Stabile Liquid Classes sind herstellerspezifisch, z.B.pylabrobot.liquid_handling.liquid_classes.hamilton.HamiltonLiquidClass. - Die meisten Frontend-Methoden sind async. Backend-Kwargs und Fähigkeiten sind hersteller-/modellspezifisch; ein gemeinsames Frontend impliziert kein identisches Verhalten.
Referenzen
- Liquid Handling — Operationen, Spitzen, Tracking, Liquid Classes, Einheiten und Validierung.
- Ressourcen — Decks, Koordinaten, Platten, Spitzenracks, Kollisionen, Zustand und Serialisierung.
- Hardware-Backends — verifizierte Namen, Unterstützungsstufen, Fähigkeiten und Live-Run-Gate.
- Analytische Geräte — Plattenleser und Waagen.
- Materialhandling — Pumpen, Heizer, Schüttler, Temperaturkontrolle, Lagerung und Zentrifugen.
- Visualisierung — Chatterbox, Visualizer, Localhost-Dienste und Simulationsgrenzen.
Datierte Upstream-Quellen
Geprüft am 2026-07-23:
- PyPI 0.2.1 — veröffentlicht am 2026-03-23; Python >=3.9; Extras und Artefakte.
- Stabile Installationsanleitung — stabile versus Quell-/Dev-Installation und optionale Transportgruppen.
- Stabile API und unterstützte Maschinen — 0.2.1-API und modellspezifische Unterstützungskennzeichnungen.
v0.2.1-Quelltag und Changelog — Tag vom 2026-03-23;Unreleasedist nur für die Entwicklung.
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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