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iso-standards-readiness

準備並結構化審查 ISO 管理系統與實驗室能力標準的整備證據,適用於 ISO 13485、ISO 14971、ISO/IEC 17025 及 ISO 15189。

iso-standards-readiness 是什麼?

此技能旨在協助使用者針對指定的 ISO 標準,系統性地組織與審查整備證據,重點在於區分不同保證途徑(如認證、認可、法規檢查)並避免常見混淆。它提供一套確定性的本地檢查流程,從宣告範圍與授權負責人開始,依序凍結來源版本、盤點受控文件與記錄、審查流程實施狀況,最後執行針對性的檢查(如追溯性、矯正預防措施、供應商控制)。技能明確界定其不可逾越的邊界,例如無法進行認證、判定法規適用性或取代授權人員,並強調所有輸出皆應標示為「供授權人員審查的草案整備材料」。它支援的標準包括 ISO 13485(醫療器材品質管理系統)、ISO 14971(醫療器材風險管理)、ISO/IEC 17025(測試與校正實驗室)及 ISO 15189(醫學實驗室),並能針對美國 FDA QMSR 過渡期提供特定檢查。技能附帶的命令列工具皆以 Python 標準函式庫實現,無網路請求,並具備嚴格的輸入驗證與安全措施,確保操作結果的確定性與可靠性。

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說明文件

ISO 標準整備證據準備

目的

使用此技能來組織已宣告的範圍、受控文件、實施記錄、追溯性以及針對指定標準進行實質性人工審查所需的整備證據。它彙總流程工作流程並提供確定性的本地檢查。它不包含條款原文,也不執行稽核。

這是一個路由器。SKILL.md 包含邊界、路徑紀律、共享工作流程和 CLI 合約。每個標準的深度內容位於 references/。

不可協商的邊界

此技能無法:

  • 認證或認可任何事物、頒發或驗證證書、認可時程或執照,或承諾稽核、評估或檢查結果;
  • 判定法律/法規適用性、器材分類、報告義務、符合性路徑、產品授權、市場准入、執照、人員資格或合規性;
  • 取代授權的管理者、管理代表、實驗室主任、品質經理、授權簽署人、法規事務/品質保證、法律顧問、法規/主管機關、公告機構、MDSAP 稽核組織、認證機構、評審員或認證機構;
  • 驗證方法、計算或核准量測不確定度、建立計量追溯性、設定風險可接受標準,或判斷風險、決策規則或參考區間是否適用;或
  • 從範本、檢查表、檔案名稱、關鍵字、文件數量、百分比或腳本結果推斷實施、能力、符合性、合規性或整備度。

務必將輸出標示為供授權人員審查的草案整備材料。將未解決的決策保留為障礙,而非自行解決。

ISO 與 IEC 版權

ISO 與 IEC 標準受版權保護。請從 ISO、IEC、ISO 國家會員或其他授權來源取得各標準。請勿檢索、貼上、複製或產生條款原文。請摘要組織自身的流程,並引用受控的授權副本。請參閱 ISO 版權。引用要求的認證機構、CAP 和方案檢查表是單獨授權的——請將其遠離共享儲存庫和提示。

涵蓋的標準

在準備證據之前,先閱讀相關標準的參考檔案。每個標準都有自己的現行版本、路徑、領域詞彙和失敗模式。

標準設定檔鍵值路徑參考資料
ISO 13485 醫療器材 QMSiso-13485認證references/iso-13485.md
ISO 14971 醫療器材風險管理iso-14971無獨立路徑references/iso-14971.md
ISO/IEC 17025 測試與校正實驗室iso-17025認可references/iso-17025.md
ISO 15189 醫學實驗室iso-15189認可references/iso-15189.md

此表中未出現的標準不屬於內建檢查的範圍。請勿將某個設定檔用於其未命名的標準——借用不同標準的領域詞彙會產生一份看似完整但毫無意義的報告。

當前基準(在做出任何時效性陳述前,請先閱讀分類帳)

  • ISO 13485:2016 第三版,已於 2025 年系統性審查後確認。EN ISO 13485:2016/A11:2021 是歐洲增修條款,並非 ISO 國際標準的「修正版 1:2021」。
  • ISO 14971:2019 第三版,已於 2025 年確認,ISO/TR 24971:2020 是其資訊性指導手冊。不存在 ISO 14971 證書。
  • ISO/IEC 17025:2017 第三版仍為現行版本;尚未發現後續版本。
  • ISO 15189:2022 第四版取代了 2012 年版,吸收了原先包含在 ISO 22870 中的床邊檢測 (POCT) 要求,其認可轉換已於 2025 年 12 月 結束——已實施,非即將到來。
  • FDA QMSR 自 2026 年 2 月 2 日 起生效並強制執行;Part 820 標題為 品質管理系統法規;QSIT 已由合規計畫 7382.850 取代。
  • MDSAP 現行稽核方法是 MDSAP AU P0002.010,版本日期 2026 年 2 月 2 日。
  • 認可承認: Global Accreditation Cooperation Incorporated 自 2026 年 1 月 1 日 起開始全面運作,取代 ILAC 和 IAF,並擁有自己的 MRA;在過渡期間,前 IAF MLA / ILAC MRA 的輸出仍被承認。
  • 歐盟: 使用現行整合的 MDR/IVDR 文本、現行的 OJEU 調和標準決策、現行的 MDCG 指導文件以及產品特定的符合性路徑。

在做出任何時效性陳述前,請先閱讀 references/source-ledger.md。它記錄了來源的侷限性,包括哪些條目仍需要根據 ISO 目錄進行確認。

保持保證途徑分離

此處大多數實質性錯誤源於途徑混淆,而非文件缺失。認證、認可、法規檢查、強制性執照、法規稽核計畫和產品符合性評估由不同機構依據不同基礎決定,且彼此無法取代。有兩條規則經常被違反:

  • 組織是認證;實驗室是認可。「ISO 17025 認證」和「ISO 15189 認證」是範疇錯誤。
  • 證書永遠不能取代法規機構。ISO 13485 認證不能豁免任何人接受 FDA 檢查,ISO 15189 認可也不能滿足 CLIA 要求。

請閱讀 references/assurance-lanes.md 以獲取完整的途徑表格、範圍陳述限制和標題規則。

核心工作流程

步驟 1:宣告標準、目的和授權負責人

指明標準、該工作支援的途徑以及負責人:管理代表或實驗室主任、品質負責人、法律/適用性負責人、流程或技術負責人、核准人以及升級路徑。途徑是宣告的輸入,從不是推斷。

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

使用匹配的範本和設定檔:

設定檔範本
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 預設為 iso-13485。每個分發的範本都故意設定為失敗關閉;請將其複製到技能外部,並使用受控的組織證據完成它。未確定的適用性會引發 HUMAN_DECISION_REQUIRED——將其保留為障礙。

步驟 2:凍結來源/版本證據

對於每個標準、法規、指導文件、方案文件、稽核模型和產品來源,記錄發布者、官方標題、版本/版次/日期、授權位置、存取與現行性審查日期、範圍/適用性負責人、影響評估、狀態、證據和核准。

請勿將搜尋摘要用作受控要求。當發布者發布新版本時,請勿無聲地更新已納入的版本——FDA 納入了特定版本的 ISO 13485,而後續的 ISO 或 EN 發布並不會改變它。

步驟 3:盤點受控文件與記錄

不要計算命名程序或掃描關鍵字。建立一個明確的登記冊,連結文件、記錄、來源版本、負責人、核准、生效日期、保留依據、訓練和變更記錄。

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

此檢查與標準無關。請閱讀 references/evidence-architecture.md 以了解證據架構。

步驟 4:審查流程實施狀況

評估您設定檔所宣告領域中的受控程序和抽樣的記錄——每個標準的參考檔案都會列出它們。每個項目都需要負責人、狀態、證據 ID、來源/版本、核准和開放缺口連結。

描述某項活動的程序並非該活動已發生的證據。在您報告的每個領域中抽樣記錄,並說明您抽樣了什麼以及沒有抽樣什麼。

步驟 5:執行適用於該途徑的重點檢查

器材途徑 (iso-13485, iso-14971) —— 風險/設計/生產/上市後鏈:

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

所有標準 —— 矯正措施與有效性:

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

所有標準 —— 供應商及外部提供的產品與服務,包括校正提供者、參考物質供應商以及轉介或分包實驗室:

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

待處理或無效的 CAPA 有效性證據會阻止結案。關鍵供應商控制項會保持阻塞,直到基於風險的控制和核准得到證實。

請注意,check_traceability.py 涉及設計和風險追溯性,而非計量追溯性——這兩個詞會衝突,且它不是用於實驗室工作的正確工具。

步驟 6:分別處理途徑特定的法規證據

僅適用於美國器材途徑:

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

審查現行 Part 820/FDA 來源依據、補充規定、過時的 QSR/QSIT 參考資料、生效日期前的記錄、檢查時可取得的管理/品質/供應商稽核記錄、現行檢查流程訓練、投訴與服務記錄、標籤/包裝控制、供應商/軟體/變更證據以及被禁止的證書等效性聲明。請勿將舊的 Part 820 條款映射至 ISO 條款來作為現行控制框架。

實驗室途徑沒有等效的內建檢查。CLIA、執照和國家檢查證據由授權的合規負責人保管;請參閱 references/iso-15189.md。

步驟 7:組裝邊界明確的整備證據清單

將證據範本複製到技能外部。僅使用指向本地 .json、.md 或 .markdown 證據的相對路徑,且每個清單一個已宣告的途徑目的。

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

然後針對同一個設定檔產生領域層級的缺口檢視:

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

分析器使用明確的清單標籤。它不會從檔案名稱、關鍵字或專有標準文本推斷證據,也不會計算合規分數。expected_domains 中不存在的領域會被報告為 not-assessed,這並非「不適用」的判定。

請閱讀 references/gap-analysis-checklist.md 以了解失敗關閉的審查問題。

步驟 8:人工審查與受控交接

呈現:

  • 已宣告的標準、範圍、保證途徑和未解決的適用性決策;
  • 確切的來源/版本基準;
  • 已抽樣的證據及該抽樣的限制;
  • 按流程和風險分組的結構性發現;
  • 行動、變更和 CAPA 負責人及其日期;
  • 核准狀態;以及
  • 負責後續決策的授權方。

切勿將結果命名為「證書」、「認可」、「合規報告」、「稽核通過」、「視同地位」或「準備好接受檢查」。一個合適的標題是供授權人員評估的草案證據審查,並指明為其準備的途徑。

CLI 行為與安全性

所有內建的 CLI:

  • 僅使用 Python 標準函式庫;
  • 不執行網路請求;
  • 接受範圍受限的本地 JSON;選擇性證據驗證僅接受範圍受限的本地 JSON/Markdown;
  • 拒絕符號連結輸入、重複的 JSON 鍵值、非有限數字、過大的大小/巢狀/項目數量以及不安全的證據路徑;
  • 拒絕未列出的 --standard 值,而非回退到預設值;
  • 不使用動態評估、可執行反序列化、pickle 或 shell 執行;
  • 除非明確指定 --force,否則拒絕覆寫報告;以及
  • 產生確定性的排序 JSON。

將清單本身視為受控的組織記錄。選擇性的 SHA-256 比較僅能偵測本地檔案不匹配;它無法建立使用者提供之清單的來源、真實性、充分性或信任度。JSON local_path 和 evidence.location 欄位中的值指向使用者的受控匯出,而非內建的技能資源;絕不能開啟未解決的佔位符。

結束代碼:

  • 0:未發現所提供欄位的結構性問題;非合規、符合性、能力或認可結果;
  • 1:發現結構性/證據缺口;
  • 2:輸入/輸出無效或不安全,包括未列出的標準。

針對每個介面執行 python3 scripts/<name>.py --help。

範本

按設定檔的範圍接收:

  • assets/templates/scope-intake-template.json — 器材生命週期
  • assets/templates/laboratory-scope-intake-template.json — 測試/校正
  • assets/templates/medical-laboratory-scope-intake-template.json — 檢驗

共享登記冊與記錄:

  • 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 — 僅限美國器材途徑

管理系統文件:

  • assets/templates

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

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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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