# tooluniverse-image-analysis

Скилл для количественного анализа микроскопии и таблиц из ImageJ или CellProfiler. Считает морфометрию колоний, интенсивность флуоресценции и тест Даннетта.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 653 установки · ★ 1759
- Автор: mims-harvard
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-image-analysis/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tooluniverse-image-analysis

## Что делает

Скилл обрабатывает табличные выгрузки из программ ImageJ, CellProfiler и QuPath с параметрами площади, округлости и интенсивности флуоресценции. Для расчётов он применяет `pandas`, `scipy` и `statsmodels`: вычисляет t-критерий, тест Даннетта для сравнения нескольких групп с контролем, двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA) и размер эффекта d Коэна. Для кривых доза-эффект скилл строит полиномиальные и сплайн-регрессии.

Перед запуском вычислений проверяются готовые артефакты в каталоге: выполненные блокноты `*_executed.ipynb`, таблицы `*results*.csv` или скрипты `analysis.R`. Если такие файлы есть, агент берёт значения из них, потому что повторный прогон по сырым данным длится дольше и даёт расхождения с опубликованными статьями. При расчёте относительных долей результат сразу переводится в проценты, как принято в тестах биологических проб.

Для сегментации сырых файлов TIFF или PNG доступны алгоритмы Otsu и watershed. Если клетки перекрываются, можно задействовать нейросеть через `Cellpose_segment_image`, но для этого придётся установить пакет `cellpose` с зависимостью `torch`, а первый запуск потребует скачивания весов объёмом около 1 ГБ. Для задач радиологии вроде DICOM или КТ этот инструмент не подходит.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-image-analysis -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-image-analysis -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tooluniverse-image-analysis/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-image-analysis -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tooluniverse-image-analysis/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mims-harvard/ToolUniverse tooluniverse-image-analysis
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tooluniverse-image-analysis/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-image-analysis -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mims-harvard/ToolUniverse --path skills/tooluniverse-image-analysis
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tooluniverse-image-analysis/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mims-harvard/ToolUniverse --skill tooluniverse-image-analysis -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/mims-harvard/ToolUniverse/tree/HEAD/skills/tooluniverse-image-analysis/SKILL.md

## Когда брать
- рассчитать морфометрию колоний по табличным выгрузкам из CellProfiler или ImageJ
- провести множественные сравнения с контролем через тест Даннетта
- построить сплайн-регрессию и кривые доза-эффект
- сегментировать клетки на микрофотографиях через Otsu или Cellpose

## Примеры запросов агенту
- Рассчитай среднюю округлость (Circularity) для генотипа с наибольшей площадью из results.csv
- Проведи тест Даннетта для Area и Circularity по группам относительно контроля
- Сегментируй ядра на снимке cells.tif с порогом min_area=50

## Похожие
- [statistics-math](https://affpapa.org/nevibecode/skills/statistics-math.md) — скилл · 432 установки
- [results-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/results-analysis.md) — скилл · 542 установки
- [correlation-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/correlation-analysis.md) — скилл · 464 установки
- [statistical-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anthropics-statistical-analysis.md) — скилл · 4600 установок
- [ab-test-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/ab-test-analysis.md) — скилл · 2900 установок

Из того же набора: [mims-harvard/tooluniverse](https://affpapa.org/nevibecode/by/mims-harvard/tooluniverse.md) — 55 карточек

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