Labtasker Skill
Teach Claude Code to design and operate Labtasker v2 experiment queues and Workers.
Пакет плагинов · от lcf
Коротко
Labtasker Skill: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель lcf. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Мы впервые увидели его 2026-10-27 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-03.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add luocfprime/labtasker
/plugin install labtasker-skill@labtaskerГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества luocfprime/labtasker (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 2.8.0 | Форки (GitHub): 6 Звёзды (GitHub): 39 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| labtasker | luocfprime/labtasker | 39 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 1
labtasker
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Autonomous experiment loop — modify, test, keep/discard, repeat forever
-
lab-automation
Lab platforms, ELNs, liquid handlers and manufacturing integrations.
-
AI-powered bioprotocol optimization — generate, search, and manage lab protocols via MCP
-
Scaffold a Dokimos Experiment with dataset, task, evaluators, and reporter
-
Read and update your Vara lab experiments, runs, daily plans, references and materials.
-
Read and update your Vara lab experiments, runs, daily plans, references and materials.
-
mcp io.scispot/mcp
Turn any LLM into your lab assistant: search samples, track experiments, analyze data with AI.
-
Research graph MCP for hypotheses, goals, runs, source quality, audits, and generated maps.
-
Read and scaffold organization-scoped FlaskTrack laboratory data using MCP.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…
-
Arquestra — Scientific Computing Orchestration
AI orchestration for computational chemistry and HPC workflows.
-
Research sprint orchestrator for Claude Code. Ask a question, get a decision-ready brief — every finding is tracked as a typed claim, adversarially challenged, confidence-graded…
-
20 enterprise-grade skills for autonomous AI/ML research lab operations. Includes 10 custom gap-analysis skills (research-commander, agent-debugger, model-evaluator…
-
Autonomous experiment loops on any codebase — one file, one metric, one loop. An agent edits a constrained file, runs an eval, keeps improvements, reverts failures, and repeats…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Full Domino Data Lab platform support — workspaces, jobs, model deployment, experiment tracking, GenAI tracing, Spark/Ray/Dask, and app deployment for data science teams
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Connect to preclinical research tools and databases (literature search, genomics analysis, target prioritization) to accelerate early-stage life sciences R&D
-
A suite of agent skills for the full GrowthBook feature flag and experimentation lifecycle.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
AI agent skills that make SaaS products data-ready for product analytics — from codebase scan to tracking plan to working instrumentation code.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
PostHog gives your AI agent direct access to your product analytics, feature flags, experiments, error tracking, surveys, logs, and LLM analytics. Ask questions about your data…
-
Predict structures, screen molecules and proteins, and design binders.
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
General life-sciences research workflows with query routing, evidence synthesis, and optional parallel subagent analysis across genetics, omics, biology, chemistry, structure…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (4)
-
Autonomous experiment loop — modify, test, keep/discard, repeat forever
-
lab-automation
Lab platforms, ELNs, liquid handlers and manufacturing integrations.
-
Scaffold a Dokimos Experiment with dataset, task, evaluators, and reporter
-
claudecode-research-harness-workflow
Research Agent Harness — a controlled execution environment for reproducible empirical research agents.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Microsoft Copilot Studio YAML authoring toolkit. Create, edit, validate, and test Copilot Studio agents using YAML files.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Inspect and manage feature gates, experiments, dynamic configs, and metrics.
-
Work with PostHog from chat: query product analytics and run SQL, manage feature flags and experiments, triage error tracking issues, and review session replays, surveys, and…
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
Generate, run, debug lifescience workflows.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Remote MCP server for the Hackle Admin API: experiments, feature flags, remote config, messaging.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
AI-powered bioprotocol optimization — generate, search, and manage lab protocols via MCP
-
Read and update your Vara lab experiments, runs, daily plans, references and materials.
-
Read and update your Vara lab experiments, runs, daily plans, references and materials.
-
mcp io.scispot/mcp
Turn any LLM into your lab assistant: search samples, track experiments, analyze data with AI.
-
Research graph MCP for hypotheses, goals, runs, source quality, audits, and generated maps.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Langfuse MCP server for accessing and analyzing telemetry data via natural language
-
220 browser automation tools for Chrome, Edge, and Firefox via CDP + BiDi. 100% Python.
-
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
-
Find & fetch research datasets across 21 archives, omics registries, and literature sources.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
Find test gaps, generate grounded tests, and dynamically prove behavior with mutation testing.
-
Hire human data labelers, RLHF annotators, and evaluators from your coding agent.
-
Read raw lab-instrument files offline: metadata, previews, integrity checks, open-format export.
-
Run AI-moderated qualitative interviews with real people from any MCP client; cited findings.
-
140 deterministic tools for your AI: logs, tests, SQL, diagrams, SPARQL. Local, no network.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.