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preparação-de-evidências-para-normas-iso

Prepara e revisa estruturalmente evidências de prontidão para normas ISO de sistema de gestão e competência laboratorial – ISO 13485 (SGQ de dispositivos médicos), ISO 14971 (gerenciamento de riscos de dispositivos), ISO/IEC 17025 (laboratórios de ensaio e calibração) e ISO 15189 (laboratórios médicos). Utilize ao organizar escopo declarado, documentos controlados, arquivos de gerenciamento de riscos, escopo de acreditação, rastreabilidade, CAPA, controles de fornecedores externos ou manifestos de evidências locais delimitados, e ao separar os limites de evidências entre certificação ISO e acreditação laboratorial, inspeção FDA QMSR, certificação CLIA, MDSAP e MDR/IVDR da UE. Não se destina a decisões de aplicabilidade legal, conformidade, certificação ou acreditação; não contém texto de cláusulas.

O que é preparação-de-evidências-para-normas-iso?

Esta skill prepara e revisa estruturalmente evidências de prontidão para normas ISO de sistema de gestão e competência laboratorial – ISO 13485 (SGQ de dispositivos médicos), ISO 14971 (gerenciamento de riscos), ISO/IEC 17025 (laboratórios de ensaio e calibração) e ISO 15189 (laboratórios médicos). Ela atua como um roteador para organizar escopo declarado, documentos controlados, arquivos de riscos, rastreabilidade, CAPA e controles de fornecedores, separando claramente os limites entre certificação ISO, acreditação laboratorial, inspeção regulatória FDA QMSR, certificação CLIA, MDSAP e MDR/IVDR da UE. A skill fornece um fluxo de trabalho em 8 etapas com scripts CLI em Python (validados deterministicamente) que geram manifestos de evidências e análises de lacunas sem inferir conformidade, emitir certificados ou substituir decisões humanas autorizadas. A saída é sempre marcada como 'material de preparação de evidências para revisão humana autorizada', preservando bloqueios para decisões não resolvidas que devem ser tratadas por pessoas designadas. As referências aprofundadas por norma ficam no diretório `references/`, enquanto o `SKILL.md` define os limites, a disciplina de via, o workflow compartilhado e o contrato CLI.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/iso-standards-readiness

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Documentação

Preparação de Evidências de Prontidão para Normas ISO

Objetivo

Use esta skill para organizar escopo declarado, documentos controlados, registros de implementação, rastreabilidade e evidências de prontidão para revisão humana substantiva com base em uma norma nomeada. Ela resume fluxos de trabalho de processo e fornece verificações locais determinísticas. Não contém texto de cláusulas e não realiza auditoria.

Este é um roteador. O SKILL.md contém o limite, a disciplina de via, o fluxo de trabalho compartilhado e o contrato CLI. A profundidade específica de cada norma está em references/.

Limite inegociável

Esta skill não pode:

  • certificar ou acreditar qualquer coisa, emitir ou validar um certificado, cronograma de acreditação ou licença, ou prometer um resultado de auditoria, avaliação ou inspeção;
  • determinar aplicabilidade legal/regulatória, classificação de dispositivo, reportabilidade, rota de conformidade, autorização de produto, acesso ao mercado, licenciamento, qualificação de pessoal ou conformidade;
  • substituir a administração autorizada, o representante da administração, o diretor de laboratório, o gerente da qualidade, o signatário autorizado, RA/QI, assessoria jurídica, autoridades regulatórias/competentes, organismo notificado, Organização de Auditoria MDSAP, organismo de acreditação, avaliador ou organismo de certificação;
  • validar um método, calcular ou aprovar incerteza de medição, estabelecer rastreabilidade metrológica, definir critérios de aceitabilidade de risco ou julgar se um risco, regra de decisão ou intervalo de referência é adequado ao propósito; ou
  • inferir implementação, competência, conformidade, aderência ou prontidão a partir de um modelo, lista de verificação, nome de arquivo, palavra-chave, contagem de documentos, percentual ou resultado de script.

Sempre rotule as saídas como material de preparação de evidências para revisão humana autorizada. Preserve decisões não resolvidas como bloqueadores, em vez de resolvê-las.

Direitos autorais ISO e IEC

As normas ISO e IEC são protegidas por direitos autorais. Obtenha cada norma junto à ISO, IEC, um membro nacional da ISO ou outra fonte autorizada. Não recupere, cole, reproduza ou gere texto de cláusulas. Resuma o processo da própria organização e cite a cópia autorizada e controlada. Consulte direitos autorais ISO. Listas de verificação de organismos de acreditação, CAP e esquemas que citam requisitos possuem licenciamento separado — mantenha-as fora de repositórios compartilhados e prompts também.

Normas cobertas

Leia o arquivo de referência da norma em jogo antes de preparar as evidências. Cada uma carrega sua própria edição atual, via, vocabulário de domínio e modos de falha.

NormaChave de perfilViaReferência
ISO 13485 SGQ de dispositivos médicosiso-13485Certificaçãoreferences/iso-13485.md
ISO 14971 Gerenciamento de riscos de dispositivosiso-14971Nenhuma via própriareferences/iso-14971.md
ISO/IEC 17025 Laboratórios de ensaio e calibraçãoiso-17025Acreditaçãoreferences/iso-17025.md
ISO 15189 Laboratórios médicosiso-15189Acreditaçãoreferences/iso-15189.md

Uma norma ausente desta tabela está fora do escopo das verificações incluídas. Não reaproveite um perfil para uma norma que ele não nomeia — um vocabulário de domínio emprestado de uma norma diferente produz um relatório que parece completo e não significa nada.

Linha de base atual (leia o registro antes de qualquer declaração sensível ao tempo)

  • ISO 13485:2016 Edição 3, confirmada após sua revisão sistemática de 2025. EN ISO 13485:2016/A11:2021 é uma emenda europeia, não uma "Emenda 1:2021" internacional ISO.
  • ISO 14971:2019 Edição 3, confirmada em 2025, com ISO/TR 24971:2020 como seu guia informativo complementar. Não existe certificado ISO 14971.
  • ISO/IEC 17025:2017 Edição 3 permanece atual; nenhuma edição sucessora identificada.
  • ISO 15189:2022 Edição 4 substituiu a edição de 2012, absorveu os requisitos de POCT anteriormente na ISO 22870, e sua transição de acreditação foi encerrada em dezembro de 2025 — implementada, não futura.
  • FDA QMSR em vigor e aplicado desde 2026-02-02; a Parte 820 é intitulada Quality Management System Regulation; o QSIT foi aposentado em favor do Programa de Conformidade 7382.850.
  • MDSAP Abordagem de Auditoria atual é MDSAP AU P0002.010, data da versão 2026-02-02.
  • Reconhecimento de acreditação: A Global Accreditation Cooperation Incorporated iniciou operações completas em 2026-01-01, substituindo ILAC e IAF, com seu próprio MRA; os resultados do antigo IAF MLA / ILAC MRA permanecem reconhecidos durante a transição.
  • UE: use os textos consolidados atuais de MDR/IVDR, as decisões atuais de normas harmonizadas do JOUE, as orientações MDCG atuais e a rota de conformidade específica do produto.

Leia references/source-ledger.md antes de fazer qualquer declaração sensível ao tempo. Ele documenta as limitações de proveniência, incluindo quais registros ainda precisam de confirmação junto ao catálogo ISO.

Mantenha as vias de garantia separadas

Confusão de vias, e não documentos faltantes, causa a maioria dos erros substantivos aqui. Certificação, acreditação, inspeção regulatória, licenciamento obrigatório, programas de auditoria regulatória e avaliação de conformidade de produto são decididos por diferentes organismos com base em diferentes fundamentos, e nenhum substitui o outro. Duas regras que são violadas constantemente:

  • Organizações são certificadas; laboratórios são acreditados. "ISO 17025 certificado" e "ISO 15189 certificado" são erros de categoria.
  • Um certificado nunca substitui um regulador. A certificação ISO 13485 não isenta ninguém de inspeção FDA, e a acreditação ISO 15189 não satisfaz a CLIA.

Leia references/assurance-lanes.md para a tabela completa de vias, limites de declaração de escopo e a regra de titulação.

Fluxo de trabalho principal

Etapa 1: Declarar a norma, o propósito e os proprietários autorizados

Nomeie a(s) norma(s), a(s) via(s) que o trabalho suporta e os proprietários: representante da administração ou diretor de laboratório, proprietário da qualidade, proprietário legal/de aplicabilidade, proprietários de processo ou técnicos, aprovadores e rota de escalonamento. Uma via é uma entrada declarada, nunca uma inferência.

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/validate_scope_intake.py \
  assets/templates/scope-intake-template.json --standard iso-13485

Use o modelo e perfil correspondentes:

PerfilModelo
iso-13485, iso-14971assets/templates/scope-intake-template.json
iso-17025assets/templates/laboratory-scope-intake-template.json
iso-15189assets/templates/medical-laboratory-scope-intake-template.json

--standard assume como padrão iso-13485. Cada modelo distribuído falha intencionalmente fechado; copie-o para fora da skill e complete-o com evidências organizacionais controladas. Aplicabilidade indeterminada gera HUMAN_DECISION_REQUIRED — deixe-a como um bloqueador.

Etapa 2: Congelar evidências de fonte/versão

Para cada norma, regulamento, orientação, documento de esquema, modelo de auditoria e fonte de produto, registre publicador, título oficial, edição/versão/data, local autorizado, datas de acesso e revisão de atualidade, proprietário de escopo/aplicabilidade, avaliação de impacto, status, evidência e aprovação.

Não use trechos de pesquisa como requisitos controlados. Não atualize silenciosamente uma edição incorporada quando um publicador lança uma nova — a FDA incorporou uma edição específica da ISO 13485, e uma publicação ISO ou EN posterior não a altera.

Etapa 3: Inventariar documentos e registros controlados

Não conte procedimentos nomeados nem escaneie palavras-chave. Construa um registro explícito vinculando documentos, registros, versões de fonte, proprietários, aprovações, datas de vigência, bases de retenção, treinamento e registros de alteração.

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/audit_document_records.py \
  assets/templates/document-register-template.json

Esta verificação é independente de norma. Leia references/evidence-architecture.md para a arquitetura de evidências.

Etapa 4: Revisar a implementação do processo

Avalie procedimentos controlados e registros amostrados em todos os domínios que seu perfil declara — o arquivo de referência específico da norma os lista. Cada item precisa de proprietário, status, IDs de evidência, fonte/versão, aprovação e links de lacunas abertas.

Um procedimento descrevendo uma atividade não é evidência de que a atividade ocorreu. Amostre registros em todos os domínios sobre os quais você relata, e declare o que você amostrou e o que não amostrou.

Etapa 5: Executar as verificações focadas que se aplicam à via

Vias de dispositivos (iso-13485, iso-14971) — cadeia de risco/projeto/produção/pós-comercialização:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_traceability.py \
  assets/templates/traceability-matrix-template.json

Todas as normas — ação corretiva e eficácia:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_capa.py \
  assets/templates/capa-record-template.json

Todas as normas — fornecedores e produtos e serviços fornecidos externamente, incluindo provedores de calibração, fornecedores de materiais de referência e laboratórios de referência ou subcontratados:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_supplier_controls.py \
  assets/templates/supplier-controls-template.json

Evidências de eficácia de CAPA pendentes ou ineficazes bloqueiam o encerramento. Controles críticos de fornecedores permanecem bloqueados até que controles baseados em risco e aprovações sejam evidenciados.

Observe que check_traceability.py diz respeito à rastreabilidade de projeto e risco, não à rastreabilidade metrológica — as palavras colidem e é a ferramenta errada para trabalho laboratorial.

Etapa 6: Abordar evidências regulatórias específicas da via separadamente

Apenas para a via de dispositivos dos EUA:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/check_qmsr_transition.py \
  assets/templates/qmsr-transition-template.json

Revise a base de fonte atual da Parte 820/FDA, disposições suplementares, referências obsoletas de QSR/QSIT, registros anteriores à data de vigência, registros de auditoria de gestão/qualidade/fornecedor acessíveis para inspeção, treinamento atual no processo de inspeção, registros de reclamação e assistência técnica, controles de rotulagem/embalagem, evidências de fornecedor/software/alteração e alegações proibidas de equivalência a certificado. Não construa um mapa de cláusulas do antigo 820 para ISO como estrutura de controle atual.

As vias laboratoriais não possuem verificação incluída equivalente. Evidências de CLIA, licenciamento e inspeção nacional permanecem com o proprietário de conformidade autorizado; consulte references/iso-15189.md.

Etapa 7: Montar um manifesto de evidências delimitado

Copie o modelo de evidências para fora da skill. Use apenas caminhos relativos para evidências locais .json, .md ou .markdown, e um propósito de via declarado por manifesto.

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/validate_evidence_manifest.py \
  /path/to/evidence-manifest.json \
  --standard iso-17025 \
  --base-dir /path/to/controlled-export \
  --verify-files \
  --output /path/to/manifest-report.json

Em seguida, gere uma visão de lacunas em nível de domínio com base no mesmo perfil:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 scripts/gap_analyzer.py \
  /path/to/evidence-manifest.json \
  --standard iso-17025 \
  --base-dir /path/to/controlled-export \
  --verify-files \
  --output /path/to/gap-report.json

O analisador usa rótulos explícitos do manifesto. Ele não infere evidências a partir de nomes de arquivo, palavras-chave ou texto proprietário de norma, e não calcula uma pontuação de conformidade. Um domínio ausente de expected_domains é relatado como not-assessed, que não é uma determinação de não aplicável.

Leia references/gap-analysis-checklist.md para as perguntas de revisão com falha fechada.

Etapa 8: Revisão humana e transferência controlada

Apresente:

  • norma declarada, escopo, via(s) de garantia e decisões de aplicabilidade não resolvidas;
  • a linha de base exata de fonte/versão;
  • evidências amostradas e as limitações dessa amostra;
  • constatações estruturais agrupadas por processo e risco;
  • ações, alterações e proprietários de CAPA com datas;
  • estado de aprovação; e
  • a parte autorizada responsável pela próxima decisão.

Nunca intitule o resultado como "certificado", "acreditação", "relatório de conformidade", "aprovação em auditoria", "status considerado" ou "pronto para inspeção". Um título adequado é Revisão de evidências preliminar para avaliação humana autorizada, nomeando a via para a qual foi preparado.

Comportamento e segurança do CLI

Todos os CLIs incluídos:

  • usam apenas a biblioteca padrão do Python;
  • não realizam solicitações de rede;
  • aceitam JSON local delimitado; a verificação opcional de evidências aceita apenas JSON/Markdown local delimitado;
  • rejeitam entradas de link simbólico, chaves JSON duplicadas, números não finitos, tamanho/ aninhamento/ itens excessivos e caminhos de evidência inseguros;
  • recusam um valor --standard não listado em vez de recorrer a um padrão;
  • não usam avaliação dinâmica, desserialização executável, pickle ou execução de shell;
  • recusam sobrescrever relatórios a menos que --force seja explícito; e
  • produzem JSON ordenado e determinístico.

Trate o próprio manifesto como um registro organizacional controlado. Uma comparação opcional SHA-256 detecta apenas uma incompatibilidade de arquivo local; ela não estabelece proveniência, autenticidade, adequação ou confiança em um manifesto fornecido pelo usuário. Valores nos campos JSON local_path e evidence.location referem-se à exportação controlada do usuário, não aos recursos da skill incluídos; espaços reservados não resolvidos nunca devem ser abertos.

Códigos de saída:

  • 0: nenhuma constatação estrutural para os campos fornecidos; não é um resultado de conformidade, aderência, competência ou acreditação;
  • 1: constatações de lacunas estruturais/de evidências encontradas;
  • 2: entrada/saída inválida ou insegura, incluindo uma norma não listada.

Execute python3 scripts/<nome>.py --help para cada interface.

Modelos

Escopo de entrada, por perfil:

  • assets/templates/scope-intake-template.json — ciclo de vida do dispositivo
  • assets/templates/laboratory-scope-intake-template.json — ensaio/calibração
  • assets/templates/medical-laboratory-scope-intake-template.json — exames

Registros e registros compartilhados:

  • assets/templates/document-register-template.json
  • assets/templates/capa-record-template.json
  • assets/templates/traceability-matrix-template.json
  • assets/templates/supplier-controls-template.json
  • assets/templates/evidence-manifest-template.json
  • assets/templates/qmsr-transition-template.json — apenas via de dispositivos dos EUA

Documentação do sistema de gestão:

  • assets/templates/management-review-template.json
  • assets/templates/internal-audit-template.json
  • assets/templates/training-record-template.json

Referências (consulte por norma)

  • references/iso-13485.md — via de certificação de SGQ de dispositivos médicos
  • references/iso-14971.md — gerenciamento de riscos de dispositivos médicos
  • references/iso-17025.md — via de acreditação de laboratórios de ensaio e calibração
  • references/iso-15189.md — via de acreditação de laboratórios médicos (inclui notas sobre CLIA, licenciamento e requisitos nacionais)
  • references/source-ledger.md — registro de proveniência e limitações de linha de base
  • references/assurance-lanes.md — tabela completa de vias, regra de titulação e limites de declaração de escopo
  • references/evidence-architecture.md — arquitetura de evidências
  • references/gap-analysis-checklist.md — perguntas de revisão de análise de lacunas com falha fechada`

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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