Tích hợp OMERO (dữ liệu kính hiển vi)

Kỹ năng giúp truy vấn, xuất metadata và lập kế hoạch nhập/xuất dữ liệu ảnh kính hiển vi trên OMERO.server theo các quy tắc phạm vi và bảo mật nghiêm ngặt.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

Hướng dẫn chọn đúng giao diện: BlitzGateway (omero-py), OMERO CLI, hoặc API công khai api/webgateway của OMERO.web.
Duyệt cây Project/Dataset/Image, xử lý tag và map annotation, ROI, bảng (OMERO.tables), thumbnail và cấu hình rendering.
Kèm sẵn các script chạy cục bộ: validate_config.py, inventory.py, export_image_metadata.py, plan_transfer.py — mặc định dry-run, chỉ chạy thật khi thêm --execute.
Chỉ đọc thông tin đăng nhập từ các biến OMERO_*, không bao giờ nạp file .env, không in mật khẩu hay session key ra log/kết quả.
Bắt buộc giới hạn số lượng cho mọi danh sách, trang, ROI, dòng bảng; mọi thao tác ghi (tạo annotation, import, xóa, đổi quyền) phải được duyệt ID cụ thể.

Phù hợp với ai

Quản trị viên và kỹ thuật viên của imaging core/phòng thí nghiệm dùng OMERO.server.
Nhà phân tích ảnh sinh học cần xuất metadata hàng loạt sang JSON cho pipeline phân tích.
Nhóm làm việc với dữ liệu chưa công bố, cần kiểm soát chặt phạm vi truy cập.

Ví dụ sử dụng

"Kiểm tra cấu hình kết nối OMERO mà không chạm vào server" → chạy validate_config.py để xác thực biến môi trường tại chỗ.
"Liệt kê 25 ảnh đầu tiên trong Dataset 481" → inventory.py trả về JSON phân trang, chỉ đọc.
"Xuất tag và ROI của 10 ảnh cụ thể ra JSON, không tải pixel" → export_image_metadata.py với giới hạn theo từng loại và mặc định che dữ liệu nhạy cảm.
"Quét thư mục ảnh trước khi import" → plan_transfer.py lập kế hoạch hoàn toàn cục bộ.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/omero-integration/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)

Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.

↓ Tải ZIP

Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/omero-integration từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/omero-integration/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

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

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

Mở terminal và tải kho mã: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
Chép thư mục kỹ năng vào Claude Code: mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/omero-integration ~/.claude/skills/
Tạo môi trường Python 3.12: uv venv --python 3.12 .venv && source .venv/bin/activate
Tải đúng wheel ZeroC IcePy 3.6.5 khớp phiên bản Python/OS/kiến trúc từ ma trận chính thức rồi cài bằng uv pip install /duong/dan/zeroc_ice-3.6.5-....whl (không dùng Ice 3.7).
Cài client: uv pip install "omero-py==5.22.1"
Khai báo biến môi trường: export OMERO_HOST=..., OMERO_PORT=4064, OMERO_USER=..., OMERO_SECURE=true. Mật khẩu nên lấy từ secret manager, tuyệt đối không ghi vào file dự án.
Khởi động lại Claude Code và yêu cầu ví dụ "kiểm tra cấu hình OMERO giúp tôi". Chỉ cần đặt OMERODIR khi dùng lệnh import/admin.

Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT