# pathogen-variant-surveillance

Запрашивает публичные данные LAPIS для наблюдения за вариантами патогенов, их линиями и долями последовательностей по неделям.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 936 установок · ★ 54652
- Автор: K-Dense-AI
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/pathogen-variant-surveillance

## Что делает

Скилл работает с публичными развёртываниями GenSpectrum LAPIS: ищет линии, считает их недельные доли, показывает задержки между сбором и отправкой последовательностей и описательные частоты мутаций. Он подходит для SARS-CoV-2, гриппа, RSV, mpox, кори, денге и других доступных коллекций.

В наборе есть скрипты `reporting_lag.py`, `lineage_prevalence.py` и `resolve_lineage.py`. Они читают схему базы, могут проверять имена Pango по заметкам и картам алиасов, а также учитывают фильтры по географии, датам и полям линий. Доли относятся к представленным последовательностям, а не к распространённости инфекций.

Нужен Python 3.11+ и доступ к сети; скрипты используют стандартную библиотеку и не требуют учётных данных для публичных запросов. Нельзя трактовать рост доли как доказательство преимущества варианта, поэтому это повод проверить задержки отчётности и состав выборки.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pathogen-variant-surveillance -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/pathogen-variant-surveillance/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pathogen-variant-surveillance -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pathogen-variant-surveillance -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills pathogen-variant-surveillance
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pathogen-variant-surveillance -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills --path skills/pathogen-variant-surveillance
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill pathogen-variant-surveillance -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/pathogen-variant-surveillance/SKILL.md

## Когда брать
- проверить актуальное имя линии Pango
- посчитать недельные доли линий в выбранной стране
- оценить задержку между сбором и публикацией последовательностей
- найти частые метки линий за период
- отделить пропорции последовательностей от распространённости инфекций

## Примеры запросов агенту
- Проверь линию XFG и её потомков в Pango.
- Покажи недельные доли линий для `country=USA` за `12` недель.
- Рассчитай задержку отчётности для `country=USA` с помощью `reporting_lag.py`.

## Похожие
- [tooluniverse-variant-interpretation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-variant-interpretation.md) — скилл · 351 установка
- [alphagenome-variant-impact-score](https://affpapa.org/nevibecode/skills/alphagenome-variant-impact-score.md) — скилл · 521 установка
- [tooluniverse-variant-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-variant-analysis.md) — скилл · 371 установка
- [scvi-tools](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scvi-tools.md) — скилл · 2400 установок
- [opentargets-database](https://affpapa.org/nevibecode/skills/opentargets-database.md) — скилл · 2200 установок
- [ukb-topmed-phewas-skill](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ukb-topmed-phewas-skill.md) — скилл · 13 установок

Из того же набора: [k-dense-ai/scientific-agent-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/k-dense-ai/scientific-agent-skills.md) — 159 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md