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jinko-trial-viz

jinko-trial-viz

github.com/novainsilicoデータ・データベース4161 回インストール1 週間前に更新
リポジトリ

jinko-trial-viz について

jinko-trial-viz は、Jinkō SDK ユーザー向けに、トライアルに紐づく可視化の作成とプロット項目の設定を行うワークフロースキルです。可視化内容の取得と設定チェックにも対応し、トライアルの実行や結果取得は扱いません。

主な機能

  1. 01トライアルに紐づく可視化の作成
  2. 02時系列、スカラー、散布図の設定
  3. 03生存分析と寄与分析の設定
  4. 04オーバーレイ、フィルター、グループの設定
  5. 05内容の取得と sanity チェック

活用シーン

  1. 01既存トライアルのプロット項目を設定
  2. 02可視化のフィルターとグループ分けを調整
  3. 03可視化設定を検証して内容を確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/novainsilico/jinko-skills --skill jinko-trial-viz

インストール後、Claude Code で/jinko-trial-vizを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
evals/
evals.json
references/
trial-viz-typed-api.md

詳細

Jinkō トライアル可視化ワークフロー

トライアルの可視化の作成、プロットセクションの設定、保存された可視化ペイロードの取得、可視化の健全性チェックの実行など、TrialVisualization プロジェクトの項目にはこのスキルを使用します。

トライアルの実行、結果のダウンロード、計算済みのプロットデータ（trial.results.aggregate_*）は jinko-trial で扱ってください。データを読み取るだけの目的で可視化を作成しないでください。このスキルは、トライアルが存在し、ユーザーが Jinkō の可視化アーティファクトまたはそのプロット設定を求めている場合に使用します。

前提条件： このスキルには、初期化済みの jinko-sdk 接続と、metadata.requires_sdk の範囲を満たす SDK が必要です。jinko-sdk-setup スキル（../jinko-sdk-setup/SKILL.md）を実行し、そのチェックに合格してから続行してください。セッションコードは一度しか交換できないため、このスキル固有の SDK プロセスを開始する前に、再度 get_session_code を呼び出してください。このスキルが見つからない場合は、novainsilico/jinko-skills からインストールしてください。

コアワークフロー

  1. トライアルを解決します：trial = client.get_trial(trial_sid)。
  2. ユーザーから明示的な確認を得てから、トライアルに紐づく空の可視化を作成します：viz = trial.create_empty_trial_visualization(folder=..., name=..., description=...)。
  3. 必要なプロットセクションを決定し、それぞれを型付きサブサービスで設定します：
    • 時系列の出力には viz.timeseries を使用します。
    • スカラー結果の分布や中心位置のプロットには viz.scalars を使用します。
    • X 対 X のアームまたは X 対 Y の変数には viz.scatter_plots を使用します。
    • イベント発生までの時間の可視化には viz.survival_analysis を使用します。
    • トルネード形式の感度・寄与度ビューには viz.contribution_analysis を使用します。
    • 観測データまたは患者レベルのデータを表示する場合は、viz.data_overlay / viz.patients_overlay を使用します。
    • 範囲の指定とグループ化には viz.filters / viz.groups を使用します。
    • トップレベルのオプションには viz.set_selected_arms(...)、viz.set_equate_baseline(...)、viz.set_time_unit(...) を使用します。
  4. 作成または更新するたびに viz.sanity を実行して出力します。エラーが報告された場合は失敗として返し、可視化を修正してください。
  5. セクションの設定は、いつでも該当するセッターを再度呼び出して変更できます（例：viz.timeseries.set_selectors([...])）。呼び出すたびに、そのセクションのみがパッチされます。

SDK の機能

  • trial.create_empty_trial_visualization(folder=, name=, description=, version=) および trial.create_trial_visualization_from_json(data, ...) — トライアルに紐づけた作成。
  • client.list_trial_visualizations(...)、client.iter_trial_visualizations(...)、client.get_trial_visualization(sid) — メタデータの検索。
  • viz.content(revision=...) — 型付きの完全なコンテンツ。viz.sanity / viz.sanity_at(revision, only=[...]) — 診断（.errors()、.warnings()、.has_errors()、.for_field(...)、.by_field()）。
  • セクションのサブサービスは、それぞれ get() / clear() とセクション固有のセッターを備えています：viz.timeseries.set_selectors(...) / add_selectors(...)、viz.scalars.set_selectors(...) / add_selectors(...)、viz.survival_analysis.set_selectors(...) / set_observation_window_from_start_until_end(...) / set_observation_window_from_start_until_time(...) / set_confidence_interval(...)、viz.contribution_analysis.set_selectors(...) / set_quantile(...) / set_input_baseline_only(...) / set_all_baseline(...) / set_custom_baseline(...)、viz.scatter_plots.add_x_vs_x_plot(...) / add_x_vs_y_plot(...) / set_config(...) / set_regression(...)、viz.data_overlay.add_table(...) / set_tables(...) / set_ranges_enabled(...)、viz.filters.add_numeric(...) / add_categorical(...) / add_patient_list(...)、viz.groups.set_group_by_arm(...) / add_scalar_*_grouping(...) / add_categorical_grouping(...)。

各サブサービスの詳しい使用例については、references/trial-viz-typed-api.md を参照してください。

SDK スクリプト

型付き API を通じて、作成、更新、取得、一覧表示、健全性チェックの操作を繰り返し実行するには、このスクリプトを使用します。SDK をインストールするとコンソールスクリプトとして PATH 上で利用でき、以下に示すように python -m でも実行できます。

python -m jinko.cli.trial_viz list --limit 20
python -m jinko.cli.trial_viz create --trial-sid tr-... --name "My trial viz" --timeseries Drug --scalar AUC
python -m jinko.cli.trial_viz create --trial-sid tr-... --name "My trial viz" --timeseries Drug --scalar AUC --apply
python -m jinko.cli.trial_viz get --trial-viz-sid tv-... --output-file viz.content.json
python -m jinko.cli.trial_viz update --trial-viz-sid tv-... --scatter-xvsy "AUC,Cmax,control,treated" --apply
python -m jinko.cli.trial_viz sanity --trial-viz-sid tv-... --only timeseries --only scatterPlots

スクリプトのフラグでは設定できない散布図、オーバーレイ、フィルター、グループ化の設定には、Python で型付きサブサービスを直接使用してください（references/trial-viz-typed-api.md を参照）。

プロジェクトフォルダーの整理

  • トライアルの可視化は、トライアルと同じフォルダーか、専用の分析フォルダーに作成してください。
  • フォルダー ID または正確なフォルダー名を、スクリプトの --folder、または create_empty_trial_visualization(...) の folder=folder に直接渡してください。
  • 明示的に指定したフォルダーを解決できない場合はエラーとして扱い、プロジェクトのルートに可視化を暗黙的に作成しないでください。
  • ユーザーが同じ分析に追加のプロットを求めている場合は、既存のトライアル可視化を再利用し、重複を作成する代わりに該当するセクションのセッターを呼び出してください。

リファレンスの参照先

  • 型付きサブサービス API については、references/trial-viz-typed-api.md を参照してください。

出力要件

可視化を作成または変更する場合は、次の情報を報告してください。

  • TrialVisualization の SID、コアアイテム ID、スナップショット ID、利用可能な場合はリビジョン、URL。
  • 作成またはパッチ適用したプロットセクション。
  • 健全性チェックのエラーや警告があれば、次の修正を直接行えるよう、バックエンドのフィールド名をそのまま保持してください。

可視化を取得する場合、ユーザーがプロット設定を確認、差分比較、または再利用する必要があれば、JSON コンテンツ全体を返すか保存してください。

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