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eln-template-creatoreln 模板创建者

Agent Skill

eln-template-creator 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

6,952

周安装

284

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,249
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:eln-template-creator(eln 模板创建者)
来源仓库:https://github.com/aipoch-ai/eln-template-creator
安装命令:
openclaw skills install eln-template-creator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install eln-template-creator

简介

为电子实验室笔记本生成标准化实验模板。

  • 适合在 OpenClaw 中用于研究检索任务支持。
  • 可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。
  • 安装命令:openclaw skills install eln-template-creator。
  • 建议确认权限范围和维护状态后再使用。eln-template-creator 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
eln-template-creator
description
Generate standardized experiment templates for Electronic Laboratory
version
1.0.0
category
Data
tags
[]
author
AIPOCH
license
MIT
status
Draft
risk_level
Medium
skill_type
Tool/Script
owner
AIPOCH
reviewer
last_updated
2026-02-06

ELN Template Creator

ID: 139

Generate standardized experiment record templates for Electronic Laboratory Notebooks (ELN).

Description

This Skill is used to generate standardized experiment record templates that comply with laboratory specifications, supporting multiple experiment types and custom fields.

Usage

# Generate molecular biology experiment template
python scripts/main.py --type molecular-biology --output experiment_template.md

# Generate chemistry synthesis experiment template
python scripts/main.py --type chemistry --output chemistry_template.md

# Generate cell culture experiment template
python scripts/main.py --type cell-culture --output cell_culture_template.md

# Generate general experiment template
python scripts/main.py --type general --output general_template.md

# Custom template parameters
python scripts/main.py --type general --title "Protein Purification Experiment" --researcher "Zhang San" --output protein_purification.md

Parameters

ParameterTypeDefaultRequiredDescription
--typestring-YesExperiment type (general, molecular-biology, chemistry, cell-culture, animal-study)
--output, -ostringstdoutNoOutput file path
--titlestring-NoExperiment title
--researcherstring-NoResearcher name
--datestring-NoExperiment date (YYYY-MM-DD)
--projectstring-NoProject name/number

Supported Experiment Types

  1. general - General experiment template
  2. molecular-biology - Molecular biology experiments (PCR, cloning, electrophoresis, etc.)
  3. chemistry - Chemical synthesis experiments
  4. cell-culture - Cell culture experiments
  5. animal-study - Animal experiments

Output Format

Generated templates are in Markdown format, containing the following standard sections:

  • Basic experiment information
  • Experiment purpose
  • Experiment materials and reagents
  • Experiment equipment
  • Experiment procedures
  • Results recording
  • Data analysis
  • Conclusions and discussion
  • Attachments and raw data

Requirements

  • Python 3.8+

Author

OpenClaw

Risk Assessment

Risk IndicatorAssessmentLevel
Code ExecutionPython/R scripts executed locallyMedium
Network AccessNo external API callsLow
File System AccessRead input files, write output filesMedium
Instruction TamperingStandard prompt guidelinesLow
Data ExposureOutput files saved to workspaceLow

Security Checklist

  • [ ] No hardcoded credentials or API keys
  • [ ] No unauthorized file system access (../)
  • [ ] Output does not expose sensitive information
  • [ ] Prompt injection protections in place
  • [ ] Input file paths validated (no ../ traversal)
  • [ ] Output directory restricted to workspace
  • [ ] Script execution in sandboxed environment
  • [ ] Error messages sanitized (no stack traces exposed)
  • [ ] Dependencies audited

Prerequisites

No additional Python packages required.

Evaluation Criteria

Success Metrics

  • [ ] Successfully executes main functionality
  • [ ] Output meets quality standards
  • [ ] Handles edge cases gracefully
  • [ ] Performance is acceptable

Test Cases

  1. Basic Functionality: Standard input → Expected output
  2. Edge Case: Invalid input → Graceful error handling
  3. Performance: Large dataset → Acceptable processing time

Lifecycle Status

  • Current Stage: Draft
  • Next Review Date: 2026-03-06
  • Known Issues: None
  • Planned Improvements:

- Performance optimization - Additional feature support

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.42%
按下载量换算1,944

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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