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zja2004/snv-judge-skill

Selbständige Agenten-Fähigkeit, die das SNV-judge v5 Ensemble zur Pathogenitätsbewertung von Missense-Varianten (XGBoost+LightGBM+Isotonic, AUROC 0.9679) enthält. Bündelt das trainierte Modell, stellt eine SKILL.md (Claude Code) und opencode Subagent-Definition bereit und unterstützt jeden OpenAI-kompatiblen LLM (DeepSeek/Moonshot/Qwen/OpenAI) für die ACMG-klinische Reportgenerierung.

Was ist snv-judge-skill?

Diese Agenten-Fähigkeit (`zja2004/snv-judge-skill`) enthält das trainierte SNV-judge v5 Ensemble zur Klassifizierung der Pathogenität von Missense-Varianten. Das Ensemble kombiniert XGBoost, LightGBM und isotonische Regression und erreicht eine bemerkenswerte AUROC von 0.9679. Die Fähigkeit ist vollständig eigenständig und enthält sowohl eine SKILL.md-Definition (für Claude Code) als auch eine opencode Subagent-Definition. Sie ist besonders nützlich für Bioinformatiker und klinische Genetiker, die eine schnelle, genaue und automatisierte Bewertung genetischer Varianten benötigen. Ein besonderes Merkmal ist die Integration mit einem beliebigen OpenAI-kompatiblen großen Sprachmodell (z. B. DeepSeek, Moonshot, Qwen oder OpenAI), um automatisch standardisierte ACMG-klinische Berichte zu generieren. Die Fähigkeit funktioniert mit jeder Plattform, die den Agenten-Skill-Standard unterstützt (einschließlich Claude Code, Cursor, Codex und opencode), und erfordert typischerweise die Installation der Abhängigkeiten aus der `requirements.txt` sowie die Angabe eines Datenverzeichnisses über die Umgebungsvariable `DATA_DIR`.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓OpenCode
npx skills add zja2004/snv-judge-skill

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Dokumentation

Was macht snv-judge-skill?

Selbständige Agenten-Fähigkeit, die das SNV-judge v5 Ensemble zur Pathogenitätsbewertung von Missense-Varianten enthält (XGBoost+LightGBM+Isotonische Regression, AUROC 0.9679). Bündelt das trainierte Modell, stellt eine SKILL.md (Claude Code) und opencode Subagent-Definition bereit und unterstützt jeden OpenAI-kompatiblen LLM (DeepSeek/Moonshot/Qwen/OpenAI) für die ACMG-klinische Reportgenerierung.

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