Skills Agentes

Latchbio Integration

Crea, registra, depura y opera workflows de bioinformática en Latch con el SDK de Python, la CLI, Latch Data y Registry, Nextflow, Snakemake, ejecución programática y Latch MCP.

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Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill latchbio-integration --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Crea workflows tipados con el SDK de Python de Latch (`@small_task`, `@workflow`) con tareas declarativas
  • Empaqueta y registra pipelines Python, Nextflow o Snakemake con `latch register` y `latch develop`
  • Configura recursos de tarea (CPU, memoria, almacenamiento, GPU, caché, reintentos, timeouts)
  • Mueve datos con `LPath`, `LatchFile` o `LatchDir`, y lee/actualiza proyectos y tablas de Latch Registry
  • Lanza y monitorea ejecuciones vía Python (`launch_v2`) o Latch MCP, pidiendo confirmación antes de cómputo de pago

Úsalo cuando

  • Necesitas crear o mantener un workflow del SDK de Python de Latch
  • Vas a empaquetar y registrar un pipeline Nextflow o Snakemake en Latch
  • Necesitas leer o actualizar Latch Registry, o lanzar y monitorear una ejecución

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Crea un workflow de Latch que haga el reverso complementario de una secuencia
    • Registra este pipeline de Nextflow en Latch
    • Configura GPU y caché para esta tarea de Latch
    • Lanza esta ejecución de Latch y monitorea su estado

    SKILL.md

    En inglés

    LatchBio Integration

    Current Baseline

    This skill targets Latch SDK 2.76.8, released July 10, 2026. The package metadata supports Python 3.9–3.12 and declares Python 3.9+.

    Treat the installed package and its changelog as authoritative when a guide disagrees with the SDK. Some Latch guides retain older Python ranges or compatibility-specific pre-release pins, especially the Snakemake v2 tutorial. Never combine commands or imports from different tracks without checking their version requirements.

    When to Use

    Use this skill to:

    • Create or maintain Python SDK workflows and task graphs
    • Package and register Python, Nextflow, or Snakemake pipelines
    • Configure task CPU, memory, storage, GPU, caching, retries, and timeouts
    • Work with Latch Data through LPath, LatchFile, LatchDir, or the CLI
    • Read or update Latch Registry projects, tables, and records
    • Design workflow forms, launch plans, samplesheets, messages, and result links
    • Stage and debug workflow images with latch register --staging and latch develop
    • Launch and monitor workflows through Python or Latch MCP
    • Discover and use ready-to-run Latch workflows

    Route to the Right Reference

    Read only the references needed for the task:

    Need Reference
    Python workflows, tasks, maps, conditions, caching references/workflow-creation.md
    LPath, legacy file types, Latch URLs, data CLI references/data-management.md
    Registry reads, transactions, samplesheets references/registry.md
    CPU, memory, storage, GPU, dynamic resources references/resource-configuration.md
    Nextflow and Snakemake packaging references/nextflow-snakemake.md
    Metadata, forms, launch plans, messages, automations references/ui-and-automation.md
    Registration, development, execution, monitoring references/operations-and-debugging.md
    Ready-to-use workflows and latch.verified references/verified-workflows.md
    Remote MCP setup and tool workflow references/latch-mcp.md

    Before relying on a symbol, run scripts/inspect_latch_sdk.py against the target SDK version. It performs local imports only and does not authenticate or make network requests.

    Installation and Authentication

    For a reproducible environment:

    uv venv --python 3.12
    source .venv/bin/activate
    uv pip install "latch==2.76.8"
    

    On Windows, use WSL for the documented Linux workflow tooling.

    Authenticate through the supported OAuth flow; do not read, print, copy, or parse ~/.latch/token manually:

    latch login
    latch workspace
    

    Select a workspace non-interactively when its numeric ID is already known:

    latch workspace --id 12345
    

    latch login credentials are for the SDK and CLI. Latch MCP uses a separate OAuth authorization and its credentials cannot be reused for general SDK access.

    Fast Path

    Create and remotely register the maintained subprocess template:

    latch init covid-wf --template subprocess
    latch register --yes --open covid-wf
    

    Remote image building is the default. Use --no-remote only when a local Docker daemon is available and a local build is intentional.

    Minimal Python Workflow

    Keep workflow bodies declarative: invoke tasks and return their promises. Perform computation and side effects inside tasks.

    from latch import small_task, workflow
    
    
    @small_task
    def reverse_complement(sequence: str) -> str:
        table = str.maketrans("ACGTacgt", "TGCAtgca")
        return sequence.translate(table)[::-1]
    
    
    @workflow
    def reverse_complement_workflow(sequence: str) -> str:
        """Return the reverse complement of a DNA sequence."""
        return reverse_complement(sequence=sequence)
    

    Use @workflow(metadata) when the generated interface needs custom labels, sections, validation rules, samplesheets, or documentation links. Use LatchFile or LatchDir for automatic task input staging and output upload; use LPath for imperative remote path operations.

    Recommended Development Lifecycle

    1. Inspect compatibility

      • Confirm the installed SDK and Python version.
      • Identify whether the project is Python, Nextflow, the legacy Snakemake flag path, or the separately pinned Snakemake v2 tutorial track.
    2. Define a typed interface

      • Annotate every workflow and task input and output.
      • Keep module import time free of network calls, data mutations, and secret retrieval. Isolate documented exceptions such as workflow_reference, which resolves the active workspace when its decorator is evaluated.
      • Use dataclasses and enums for structured parameters.
    3. Configure metadata and resources

      • Match metadata parameter keys to the workflow signature.
      • Start with named task decorators, then use custom_task only when measured requirements justify it.
    4. Validate in the execution image

      Fresh Nextflow and Snakemake projects must generate their version-compatible Python entrypoint before staging. In SDK 2.76.8, the staging branch does not generate one from --nf-script or --snakefile.

      latch register --staging .
      latch develop .
      

      Re-run staging registration after changing the Dockerfile or dependencies. Edits made inside the development container are not synced back.

    5. Register deliberately

      latch register --yes --open .
      

      Useful controls:

      latch register --workspace-id 12345 .
      latch register --mark-as-release .
      latch register --workflow-module wf.custom_entrypoint .
      

      Duplicate registration exits with status 2; it is not the same as a build failure.

    6. Launch only after reviewing cost and parameters

      • Prefer the Console or Latch MCP for interactive operation.
      • Prefer latch_cli.services.launch.launch_v2 for Python automation.
      • Do not use the deprecated latch launch CLI as a new integration pattern.
    7. Monitor and verify

      • Check terminal status, task logs, result links, and scientific outputs.
      • Treat successful orchestration as necessary but not sufficient scientific validation.

    Operational Safety

    • Ask for confirmation before launching paid compute, especially GPU or large batch runs.
    • Ask for confirmation before LPath.rmr, latch rmr, Registry deletion, or overwriting shared destinations.
    • Never log secrets, SDK tokens, signed URLs, or secret values.
    • Call get_secret() only inside a task, use the returned value only for its intended service, and never return it as workflow output.
    • Do not pass untrusted strings through shell commands. Prefer argument lists with subprocess.run(..., check=True).
    • Pin the SDK and workflow dependencies for releases. Upgrade only after reviewing the changelog and re-running staging tests.
    • Treat generated files as generated: customize the documented extension file rather than editing output that the CLI will overwrite.

    Inspect the Installed SDK

    From this skill directory:

    uv run --no-project --python 3.12 --with "latch==2.76.8" \
      python scripts/inspect_latch_sdk.py
    

    Use JSON output for automated comparisons:

    uv run --no-project --python 3.12 --with "latch==2.76.8" \
      python scripts/inspect_latch_sdk.py --json
    

    Authoritative Sources

    Reproducido de K-Dense-AI/scientific-agent-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    11 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere una cuenta de Latch, acceso a red, Python 3.9+ (recomendado 3.12), `uv`, y Docker solo para builds de imagen locales.

    Detalles

    Creador
    K-Dense-AI
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    scripts en python + referencias
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

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