前言¶
单细胞转录组分析里，预训练模型可以把高维表达矩阵压成可解释的特征，再去做细胞注释、亚群发现和 Marker 筛选。scBERT 走 BERT 范式，面向临床单细胞转录组做特征提取，在肿瘤微环境等场景里用得较多。真正落地时，难点往往不在「模型叫什么」，而在腾讯健康组学平台（Omics）上如何把 scBERT 公共应用 正确导入、配置并跑通。
@tencent-adm/scbert-skill 是腾讯健康组学平台发布的 enterprise 类 Skill（SkillHub 分类 professional，当前版本 v1.0.5），定位为 scBERT 公共应用专用运行助手：在对话里按平台规范引导本应用的导入与运行。其他公共应用、本地 WDL、COS 上的 NF、或项目内已有应用，应改用 omics-task-skill，避免混用流程。
下面介绍这个 Skill 的定位、能力边界、安装方式与典型触发方式。
这是什么¶
- 名称：腾讯 scBert 单细胞预训练模型
- 坐标：
@tencent-adm/scbert-skill - 维护方：腾讯健康组学平台
- 一句话：基于腾讯 scBERT 模型，在 Omics 上协助完成 scBERT 公共应用相关操作；Skill 页标注
requires_api_key=false，不依赖额外 API Key 配置。
scBERT 本身是单细胞预训练模型，用 BERT 范式从转录组数据提取特征，常见用途包括细胞类型注释、新类发现、Marker 基因检测及肿瘤微环境相关分析。本 Skill 不替代模型训练或通用流水线编排，而是把 「在本应用里怎么跑 scBERT」 收敛成 Agent 可执行的说明与步骤。
核心功能¶
以下能力来自 SkillHub 简介与官方 Skill 线索，且与页面描述一致：
- 细胞精细注释：在 scBERT 公共应用流程下，协助完成基于预训练特征的注释相关步骤说明与运行指引。
- 新亚群挖掘：支持围绕新亚群发现类分析场景的导入与运行协助（官方表述为「新亚群挖掘」）。
- Marker 筛选：协助 Marker 基因检测 / 筛选类分析在应用内的执行路径。
- 多组织参数：简介写明「自适应多组织参数」，面向不同组织类型的分析配置。
- 肿瘤研究导向：页面强调助力肿瘤细胞研究及肿瘤微环境类分析场景。
Skill 服务范围仅限 scBERT 这一公共应用；跨应用任务请使用 omics-task-skill。
安装与启用¶
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
先检查是否已有 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 官方安装文档执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅需要 CLI 时：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
2. 安装本 Skill¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认装到 ./skills/ 可能不会被识别。通用命令形式：
skillhub install @tencent-adm/scbert-skill --dir <skills 目录>
也可在对话中让 AI 按 SkillHub 安装说明 安装 @tencent-adm/scbert-skill（SkillHub 技能页提供的提示词模板与此一致）。
3. 各客户端 skills 目录（摘自官方安装文档）¶
| 环境 | skills 目录 |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/ |
安装完成后按你所用客户端的要求重启或刷新 Agent，使 Skill 被加载。
典型用法¶
本 Skill 通过自然语言触发，无单独公布的命令行子工具。官方线索中的触发词包括：scBERT、scbert、AI 模型 / ai 模型、单细胞与多组学基础模型、BERT、肿瘤微环境分析场景、分析场景、marker、跑 scBERT / run scbert、应用 等。
典型对话可以是这样组织（示例仅说明意图，具体字段以 Omics 应用界面与 Skill 内指引为准）：
- 说明要在腾讯健康组学平台上使用 scBERT 公共应用，并描述数据类型或分析目标（如注释、亚群、Marker、肿瘤微环境）。
- 请 Agent 按
@tencent-adm/scbert-skill协助 导入应用、检查参数（含多组织相关配置）、提交或运行分析。 - 若任务涉及其他公共应用、本地 WDL、COS 上的 NF 或项目内已有应用，明确改用
omics-task-skill，不要继续用本 Skill。
经过上面的步骤，Agent 应引用 Skill 内与 Omics scBERT 应用一致的流程，而不是自行编造未在官方资料出现的接口或配置项。
适用场景与注意¶
适合谁
- 已在或计划使用腾讯健康组学平台，且分析任务落在 scBERT 公共应用 上的生信 / 肿瘤微环境分析人员。
- 希望在 Cursor、Claude Code、Codex 等环境里，用对话减少「平台菜单路径记不住、参数名对不上」的摩擦。
使用注意
- 边界：仅服务 scBERT 公共应用的导入与运行；其他 Omics 任务走
omics-task-skill。 - 版本：以 SkillHub 为准，当前为 v1.0.5；升级可用
skillhub对坐标@tencent-adm/scbert-skill做更新（同样指定--dir）。 - 来源：enterprise 发布，需在 SkillHub 安装，不要与匿名或未核实来源的同名脚本混用。
- 事实范围：本文未收录 SKILL.md 内的逐步截图或字段表；运行前以技能包内说明与 Omics 控制台为准。
SkillHub 页面统计（抓取时）：评分 100000，下载 1169 次；标签 requires_api_key=false。
结尾¶
@tencent-adm/scbert-skill 把腾讯 scBERT 在组学平台上的公共应用操作封装成 Agent Skill，聚焦注释、亚群、Marker 与多组织肿瘤相关场景，并明确与 omics-task-skill 的分工。需要安装或查看详情时，可打开 SkillHub 技能页：https://www.skillhub.cn/skills/tencent-adm/scbert-skill ，官方坐标入口：https://api.skillhub.cn/tencent-adm/scbert-skill 。
