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Opentrons 프로토콜 작성 도우미

Opentrons Flex·OT-2 로봇용 Python Protocol API v2 프로토콜을 작성·검증·마이그레이션하도록 돕는 실험실 자동화 스킬입니다.

자동화·워크플로고급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 8/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • Opentrons Flex와 OT-2 로봇용 Python Protocol API v2 프로토콜을 새로 작성하거나 리뷰·마이그레이션합니다.
  • API 레벨 게이트(2.20 CSV 파라미터, 2.21 흡광 리더, 2.24 리퀴드 클래스, 2.25 Flex Stacker, 2.29 스텝 그룹화 등)를 기준으로 요구 기능에 맞는 최소 버전을 골라줍니다.
  • 덱 배치, 라벨웨어 로드명, 피펫/팁 선택, 모듈 제어, 런타임 파라미터, 자원(팁·용량) 예산 계산까지 단계별로 안내합니다.
  • uv run --with "opentrons==9.1.1" opentrons_simulate protocol.py 형태로 버전을 고정한 로컬 시뮬레이션, Opentrons App 분석, 드라이런까지 이어지는 검증 절차를 강제합니다.
  • 기본 전송, 연속 희석, PCR 세팅, 런타임 파라미터, 플레이트 리더 템플릿 스크립트가 동봉되어 있습니다.

이런 분께 추천

  • Opentrons Flex 또는 OT-2를 실제 운용하는 실험실 연구원·자동화 엔지니어
  • 구버전 API(2.19 이하) 프로토콜을 최신 버전으로 옮겨야 하는 담당자
  • 프로토콜 코드 리뷰나 오류 원인(팁 로드명, apiLevel 중복 선언, Flex 쓰레기통 누락 등) 파악이 필요한 팀

활용 예시

  1. "Flex 8채널로 96웰 플레이트 전체에 1:2 연속 희석 프로토콜을 만들어줘" → 덱 구성과 팁 정책까지 포함한 코드 + 시뮬레이션 명령 제안.
  2. "이 OT-2 프로토콜이 App 분석에서 실패해" → apiLevel 중복, p300_single_flex 같은 잘못된 로드명, 지원되지 않는 2.29 지정 등을 진단.
  3. "흡광 플레이트 리더로 OD600을 읽고 CSV로 저장하고 싶어" → initialize() 후 read() 순서를 지킨 올바른 워크플로 작성.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/opentrons-integration/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/opentrons-integration 폴더를 내 ~/.claude/skills/opentrons-integration/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/opentrons-integration ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 엽니다.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 스킬을 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/opentrons-integration ~/.claude/skills/
  5. Python 3.10 이상과 uv를 설치합니다(시뮬레이션용).
  6. Claude Code를 재시작하고 "Opentrons Flex 프로토콜 만들어줘"처럼 요청해 스킬이 발동하는지 확인합니다.
  7. 실제 로봇 실행 전에는 반드시 로컬 시뮬레이션 → Opentrons App 분석 → 드라이런 순서를 지키세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT