1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | library-design-gptomics-bioskills |
| 作者/维护者 | GPTomics |
| 来源链接 | https://github.com/GPTomics/bioSkills/tree/main/crispr-screens/library-design |
| 许可证 | MIT（数据来自 GitHub API） |
| GitHub Stars | 所属合集仓库 1,123（数据来自 GitHub API；该数字属整个 bioSkills 合集，不代表本技能个体热度） |
| Forks | 所属合集仓库 193（数据来自 GitHub API） |
| 最新版本 | 无独立版本号，随合集仓库更新，本技能路径最近一次提交时间 2026-07-25（数据来自 GitHub API） |
| 安装方式 | 克隆仓库后运行仓库自带的多 Agent 安装脚本，或手动复制该子目录到对应 skills 目录 |
2. 功能介绍与亮点
library-design 为池化 CRISPR 筛选实验提供实验开始前的文库设计决策参考，覆盖 Cas9 敲除、CRISPRi 干扰、CRISPRa 激活、Cas12a 多重编辑、碱基编辑器与 prime 编辑器六类化学体系：
- 化学体系选型决策树：按实验目的（丧失功能筛选、不可切割基因敲低、基因激活、旁系同源基因缓冲筛选）给出对应化学体系、经典文库与每基因 guide 数量
- on-target/off-target 双评分：整合 Rule Set 2/Azimuth、DeepSpCas9、CRISPRon 等打分模型与 CFD/MIT/Elevation 脱靶评分，并说明各自的数学原理与截断阈值惯例
- TSS 相对定位规则：CRISPRi/a 各自的窗口惯例（Dolcetto、Horlbeck、Calabrese），基于 FANTOM5 CAGE 峰
- 经典基因组尺度文库对照表：GeCKOv2、Avana、Brunello、TKOv3、Horlbeck、Dolcetto、Calabrese、Inzolia 等 11 个文库的规模、guide 规则与关键差异
- 控制 guide 配比、寡核苷酸合成布局（含 Golden Gate 克隆黏性末端代码）、克隆后文库 QC 五项指标
亮点是结构化的“失败模式”表——按触发条件、机制、症状、修复方法四栏列出 5 类常见文库设计与克隆异常（如 TSS 定位错误、PCR 偏倚导致文库偏斜、高 MOI 导致多克隆污染），并引用 15 篇同行评审文献（Doench 2014/2016、Hart 2017、Sanson 2018、Horlbeck 2016 等）为每个数值阈值标注出处。
3. 适用场景
所属分类：数据分析与可视化
适合正在筹备池化 CRISPR 筛选实验的计算生物学研究者、生物信息学工程师或博士生，在实验正式开始前用它挑选化学体系、决定用现成基因组尺度文库还是设计定制/聚焦文库、设置 CRISPRi/a 的 TSS 目标窗口、确定控制 guide 比例、生成用于芯片合成的寡核苷酸序列；也适合诊断已克隆文库出现基尼系数偏高、部分 guide 缺失等异常的根因。它处于同仓库 screen-qc、hit-calling 等下游质控与分析技能的上游，服务实验设计阶段。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：原生支持——仓库自带
install-claude.sh专用安装脚本，SKILL.md 为标准 Agent Skills 格式 - Codex：原生支持——仓库自带
install-codex.sh，安装时自动转换为 Codex 的 Agent Skills 目录结构（examples/→scripts/，usage-guide.md→references/） - OpenClaw：原生支持——仓库自带
install-openclaw.sh，亦可直接从 ClawHub 市场安装 - Hermes Agent：原生支持——已被 Hermes 官方生物信息学网关“CRISPR & Genome Engineering”类目具名收录
5. 推荐理由
它把分散在十几篇发表文献里的文库设计决策（选哪种化学体系、用哪个经典文库、CRISPRi/a 窗口怎么定、控制 guide 配多少、寡核苷酸怎么排布）整理成一份带出处的决策参考，配合可直接运行的打分与寡核苷酸生成代码，以及克隆后异常的结构化排查表，能在实验正式开始前替研究者省下大量文献核对与试错成本，与同仓库的 screen-qc、hit-calling 等下游技能形成从设计到分析的完整接力。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 7 | 已被 Hermes 官方生物信息学网关“CRISPR & Genome Engineering”类目具名收录；所属合集仓库星数（1,123）按惯例不计入单个子技能自身热度 |
| 可用性 | 8 | SKILL.md 与 usage-guide.md 文档详尽，含化学体系决策树、11 项量化阈值表、5 类失败模式排查指南与可运行示例脚本；本技能路径最近一次提交为 2026-07-25（评估时不到两周前）；但完整使用需按需安装 CRISPOR（GitHub 源码克隆，非 PyPI 包）、Azimuth 的现代替代工具（原版已被标记归档）、可选 FlashFry（JAR 文件）等多个第三方工具，需要一定环境配置，非零配置直接可用 |
| 安全性 | 9 | 纯 Python/R 方法论参考文档与本地示例脚本，不执行任意 shell 命令、不联网外发数据、无需 API key 或凭据，MIT 许可证完全开源可审计 |
综合评分（三项均值）：8.0
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 对比对象 | 定位 | 与本技能的差异 |
|---|---|---|
| crispresso-editing-gptomics-bioskills | 同仓库子技能，负责碱基/prime 编辑结果的测序读出分析 | 处理编辑后测序数据的定量与旁观突变拆分，属实验后端；library-design 处理编辑前的 guide 挑选与文库设计，属实验前端，二者是同一实验流程的前后接力 |
| screen-qc-gptomics-bioskills | 同仓库子技能，负责测序数据回来后的文库/筛选质控 | screen-qc 处于流程下游（测序后审计质量），library-design 处于上游（实验开始前设计文库），互为前后接力而非替代关系 |
| Broad Institute GPP sgRNA Designer / CRISPick（网页工具，非 agent skill） | 提供 Rule Set 2 等模型的网页版 guide 打分与挑选界面 | 只覆盖单一打分环节，需人工逐步操作网页表单；library-design 把化学体系选型、TSS 窗口、控制 guide 配比、寡核苷酸合成布局与克隆后 QC 整合成一份可在 agent 对话中直接调用的决策参考与可运行代码 |
8. 用户评价
该技能目前在第三方平台尚无具名用户评价。
9. 其他补充
该技能所属仓库是一个规模较大的生物信息学技能合集，覆盖测序 I/O、变异检测、单细胞分析、结构生物学等 15 个以上领域；所在的 crispr-screens 目录本身还包含质控、hit calling、批次校正、编辑结果分析等十余个紧密关联的技能，可按实验流程的不同阶段组合使用。SKILL.md 开头附有明确的“版本兼容性”说明块，逐一列出参考代码对应的工具版本（CRISPOR 5.01+、BioPython 1.83+、Azimuth 2.0+ 等），并提示版本不符时应如何自行核对 API。
10. 安装使用方式
- Claude Code：
git clone git@github.com:GPTomics/bioSkills.git && cd bioSkills && ./install-claude.sh --categories "crispr-screens"（或全量安装./install-claude.sh） - Codex CLI：
./install-codex.sh --categories "crispr-screens" - OpenClaw：从 ClawHub（clawhub.ai/djemec/bioskills）直接安装，或
./install-openclaw.sh --categories "crispr-screens" - Antigravity（Gemini CLI 继任者）：
./install-antigravity.sh --categories "crispr-screens" - 也可手动复制
crispr-screens/library-design/目录到对应 Agent 的 skills 目录 - 安装后注意事项：需另行安装 CRISPOR（
git clone https://github.com/maximilianh/crisporWebsite，非 PyPI 包）等打分工具才能配合该技能给出的代码实际运行；无需重启 Agent，安装完成后下一次对话即可触发（如“帮我设计一个针对 300 个基因的 Cas9 敲除文库”）
11. 注意事项
- 原版 Microsoft Research Azimuth（Rule Set 2 打分工具）已被官方标记为 archived 且仅支持 Python 2，SKILL.md 已给出替代路径（Broad CRISPick 网页版或 R 包
crisprScore::getAzimuthScores()），使用前需按文档核实 - 需要多个外部生物信息学工具链（CRISPOR、可选 FlashFry、R crisprVerse 系列包等）配合才能落地运行代码，并非纯提示词、零依赖的技能
- CRISPRi/a 的 TSS 窗口基于 FANTOM5 共识 CAGE 峰，约 15% 基因的组织特异性 TSS 与共识不同，特定细胞系筛选前若不重新推导 TSS，敲低/激活效率可能明显下降，SKILL.md 已明确标注此陷阱
- 本技能与仓库内其余上百个生物信息学技能共享同一许可证与维护节奏，但不共享受欢迎程度评分——仓库整体星数不代表本技能个体热度