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lobster-dev龙虾开发

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.402
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lobster-dev

Lobster AI 开发指南

Lobster AI 是一个开源的多智能体生物信息学引擎(LangGraph, Python 3.12+),为 Omics-OS 提供动力。Lobster 使用监督式多智能体架构,解决从原始数据到科学洞察再到可视化的生物信息学任务。本技能教你如何扩展它——从添加单个工具到构建完整的领域智能体包。

步骤 0:探索你的环境

在任何工作开始前,先确定可用的内容以及你的工作方式:

bash

1. 是否安装了 lobster?在哪里?


which lobster
lobster --version

2. 已经安装了哪些智能体?

python -c from lobster.core.componentregistry import componentregistry; componentregistry.reset(); print(componentregistry.list_agents())

3. lobster 源码在哪里?(用于阅读参考实现)

python -c import lobster; print(lobster.path)

4. 你是在 lobster 仓库内,还是构建独立的插件?

ls packages/lobster-*/pyproject.toml 2>/dev/null && echo 贡献者 || echo 插件作者

硬性门槛——如果 lobster 未安装,请停止。立即安装它,然后再做其他事情:
bash
uv venv --python 3.12 .venv && source .venv/bin/activate
uv pip install lobster-ai[anthropic] # 或 [openai], [google],取决于提供商
lobster --version # 必须成功才能继续

不要跳过这一步。不要稍后再回来处理。不要手动创建包目录。
lobster scaffold agent 是创建新智能体包的唯一方式——它能生成正确的
PEP 420 结构、入口点、AQUADIF 元数据以及你手动操作一定会出错的契约测试。
如果 scaffold 不可用,安装 lobster-ai 是你的首要任务。

你的开发模式决定了你的工作流程:

模式如何到达这里在哪里创建包如何测试
贡献者git clone + make dev-install在仓库的 packages/ 内make test,完全仓库访问
插件作者
uv pip install lobster-ai 或 uv tool install | 任意位置——scaffold 创建独立包 | uv pip install -e ./lobster-/ 然后 pytest |

两种模式产生相同的结果:一个通过入口点被 ComponentRegistry 发现的 PEP 420 命名空间包。scaffold 的输出是相同的——一个在两种模式下都能工作的独立包。

根据任务选择操作

你想要...快速路径?阅读这些参考资料(按顺序)
创建新的智能体用于新领域否——完整工作流程planning-workflow.mdscaffold.mdcreating-agents.mdaquadif-contract.md
添加工具到现有智能体
是(仅限贡献者) | creating-agents.md §工具设计 → aquadif-contract.md | | 扩展智能体添加子智能体 | 否——需要范围界定 | creating-agents.md §父子关系 → scaffold.md | | 添加数据库提供者或适配器 | 否 | plugin-architecture.md | | 创建或修改服务 | 是 | creating-services.md | | 修复错误 | 是 | code-layout.mdarchitecture.md | | 理解代码库 | — | architecture.mdcode-layout.md | | 编写或修复测试 | 是 | testing.md | | 迁移现有智能体的 AQUADIF 元数据 | 是 | aquadif-contract.md §迁移 | | 为新智能体寻找领域知识 | — | bioskills-bridge.md |

快速路径 = 跳过规划工作流程,直接进入参考文件。

示例

示例 0:通用工作流程

用户请求:构建一个用于表观基因组学分析(亚硫酸盐测序、ChIP-seq、ATAC-seq)的 Lobster 智能体,因为没有 lobster 包覆盖这个领域

步骤 1: lobster --version # 未找到?先安装它(参见步骤 0 的硬性门槛)
步骤 2: 阅读 planning-workflow.md # 理解需求,检查已有内容,收集领域知识
步骤 3: lobster scaffold agent ... # 生成正确的包结构(永远不要跳过这一步)
步骤 4: 填充真实的领域逻辑 # 阅读 creating-agents.md, creating-services.md
步骤 5: lobster validate-plugin ./lobster-/ # 必须通过 8/8 检查
步骤 6: uv pip install -e ./lobster-/ && pytest tests/ -m contract

预期结果: 一个位于 ./lobster-<你的实现>/ 的独立 PEP 420 包,可通过 uv pip install -e ./lobster-<你的实现>/ 安装,通过入口点注册,运行 lobster status 无错误,运行 lobster query hi 无任何错误。

成功标准

在宣布工作完成之前,请验证:

  • - [ ] python scripts/validateplugin.py 通过 8/8 检查
  • [ ] 契约测试通过:pytest tests/ -m contract
  • [ ] 每个 @tool 之后立即分配了 .metadata 和 .tags
  • [ ] 每个需要溯源的工具(IMPORT, QUALITY, FILTER, PREPROCESS, ANALYZE, ANNOTATE, SYNTHESIZE)都调用了 logtool_usage(ir=ir)
  • [ ] 没有 lobster/init.py 或 lobster/agents/init.py(PEP 420)

硬性规则

不可协商。违反这些规则会导致运行时失败或契约测试失败。

  1. 1. ComponentRegistry 是真理——智能体通过入口点发现,而非硬编码的注册表
  2. AGENTCONFIG 在模块顶部——在繁重导入之前定义,以实现 <50ms 的入口点发现
  3. 服务返回 3 元组——始终是 (AnnData, Dict, AnalysisStep)
  4. 始终传递 ir=ir——每个需要溯源的工具的 logtoolusage() 调用
  5. 没有 lobster/init.py——PEP 420 命名空间包(也没有 lobster/agents/init.py)
  6. 没有 try/except ImportError——使用入口点进行智能体发现,而非急切导入
  7. 没有模块级别的 componentregistry 调用——会导致启动缓慢;在工厂内部使用惰性函数
  8. 所有工具必须具有 AQUADIF 元数据——在 @tool 装饰器之后分配 .metadata 和 .tags
  9. 永远不要手动创建包目录——始终使用 lobster scaffold agent。如果 lobster 未安装,先安装它。Scaffold 能正确生成 PEP 420、入口点和契约测试;你做不到。

贡献

构建插件后,询问用户是否想要提交 PR。如果确认:fork → 功能分支 → make test → make format → 带有清晰描述的 PR。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 lobsterbio-dev-1776420065 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 lobsterbio-dev-1776420065 技能

通过命令行安装

skillhub install lobsterbio-dev-1776420065

下载

⬇ 下载 lobster-dev v1.1.402(免费)

文件大小: 59.67 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:32

v1.1.402 最新 2026-4-17 18:32
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