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ClawBio
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Agent工作流

ClawBio

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
⭐ 987 Stars 🍴 216 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
bioinformaticsai-agentsgenomics
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,ClawBio 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

ClawBio 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

ClawBio 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

ClawBio 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 987
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
216

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

ClawBio 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install clawbio

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install clawbio

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/ClawBio/ClawBio
cd ClawBio
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import clawbio; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
clawbio --help

# 基本用法
clawbio input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import clawbio

# 示例
result = clawbio.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# clawbio 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "clawbio"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
clawbio --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export CLAWBIO_API_KEY="your-key"
export CLAWBIO_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 71/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

ClawBio

<p align="center"> <strong>The first bioinformatics-native AI agent skill library.</strong><br> Built on <a href="https://github.com/openclaw/openclaw">OpenClaw</a> (180k+ GitHub stars). Local-first. Privacy-focused. Reproducible. </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/ClawBio/ClawBio/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://github.com/ClawBio/ClawBio/actions/workflows/ci.yml/badge.svg" alt="CI"></a> <a href="#quick-start"><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.11+-blue?logo=python&logoColor=white" alt="Python 3.11+"></a> <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green" alt="MIT License"></a> <a href="https://clawhub.ai"><img src="https://img.shields.io/badge/ClawHub-96_skills-orange" alt="ClawHub Skills"></a> <a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.19420648"><img src="https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.19420648.svg" alt="DOI"></a> <a href="https://github.com/ClawBio/ClawBio/issues"><img src="https://img.shields.io/github/issues/ClawBio/ClawBio" alt="Open Issues"></a> <a href="https://clawbio.github.io/ClawBio/slides/"><img src="https://img.shields.io/badge/slides-London_Bioinformatics_Meetup-purple" alt="Slides"></a> </p>

---

Dependencies

Core dependencies are declared in pyproject.toml and pinned in uv.lock: biopython, pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, openai, pydeseq2, google-cloud-bigquery, google-auth, conda-lock, rocrate. Most skills run with just these.

uv sync installs everything in a reproducible virtual environment. To add or update a dependency, run uv add <package> (or edit pyproject.toml and re-run uv sync); commit the resulting uv.lock change.

Some skills have additional requirements:

SkillExtra dependencyInstall
MetagenomicsKraken2, RGI, HUMAnN3Conda (see skill README)
Methylation ClockPyAgingpip install pyaging
scRNA Embeddingscvi-toolspip install scvi-tools
Galaxy BridgeBioBlendpip install bioblend

No Docker or Singularity required for core functionality. Skills that need external bioinformatics tools document their setup in their own SKILL.md.

---

Run a tool on Galaxy (requires GALAXY_API_KEY)

python skills/galaxy-bridge/galaxy_bridge.py --run fastqc --input reads.fq.gz --output results/

Install in 30 seconds

pip install clawbio                 # Python 3.11+
clawbio run pharmgx --demo

Prefer conda? conda install -c bioconda clawbio.

Or use as a Python library:

from clawbio import run_skill, list_skills
result = run_skill("pharmgx", demo=True)

Or install as a Claude Code plugin: /plugin marketplace add ClawBio/ClawBio

Using Cursor, VS Code, Codex, Zed or another editor that reads Agent Skills? Every skill is a plain Agent Skills folder. Copy or symlink the folders you need from skills/ into ~/.agents/skills/, which all four read, or into your project's .agents/skills/. No server involved.

The MCP server (uvx --from 'clawbio[mcp]' clawbio mcp) is deprecated as of 0.7.0 and will be removed in 0.8.0. Existing configurations keep working until then and print a notice on start. Why, and how to migrate: docs.clawbio.ai/reference/mcp.

Developing ClawBio or want all skills with full demo data? Work from a source checkout instead (uv recommended):

git clone https://github.com/ClawBio/ClawBio.git
cd ClawBio
uv sync                            # installs from pyproject.toml + uv.lock
uv run python clawbio.py run pharmgx --demo

---

<p align="center"> <img src="img/clawbio-demo.gif" alt="ClawBio GWAS Lookup demo — querying 9 genomic databases from the terminal" width="700"> </p>

---

Compile all souls to genomes (Genomebook sandbox script; not a catalogued skill)

python GENOMEBOOK/PYTHON/01-soul2dna.py

Install and run

pip install clawbio                      # or: conda install -c bioconda clawbio
clawbio run pharmgx --demo

PharmGx demo runs in <2 seconds. Needs Python 3.11+. To develop ClawBio or get all skills with full demo data, work from a source checkout instead:

git clone https://github.com/ClawBio/ClawBio.git && cd ClawBio
uv sync                                  # or: pip install -e .
uv run python clawbio.py run pharmgx --demo

Install as a Claude Code plugin

Inside Claude Code:

/plugin marketplace add ClawBio/ClawBio
/plugin install clawbio

All skills are then available as agent-routable commands. Alternatively, clone the repo and open it as your working directory in Claude Code; the CLAUDE.md at the repo root teaches Claude how to route requests to skills automatically.

How do I install ClawBio?

git clone https://github.com/ClawBio/ClawBio.git && cd ClawBio
uv sync                            # Python 3.11+ (installs dependencies)
uv run python clawbio.py run pharmgx --demo

Or use pip: pip install -e . && python clawbio.py run pharmgx --demo

Example demo output regenerated. Verify bundled checksums where provided.

```

That's ClawBio. The goal is to make replayable bioinformatics workflows straightforward when a skill ships demo data and helper-backed reproducibility outputs.

---

Quick Start

```bash

Quick Start

ClawBio is first and foremost a local bioinformatics skill library. You can execute it directly from the UNIX command line or through its Python module without any messenger or chat interface at all.

The OpenClaw-borrowed "magic" happens when an external LLM interprets a user's request and translates it into those local library or command-line calls. In other words, the LLM operates at the orchestration layer, while the biological data processing remains local, inspectable, and reproducible.

To experience that orchestration layer conversationally, ClawBio can be used through Telegram or Discord via RoboTerri, as a Claude Code skill, or through a self-hosted OpenClaw gateway with browser-based webchat. Of these options, the self-hosted OpenClaw gateway offers the strongest privacy story together with LLM-assisted interaction, because the LLM stays at the meta/orchestration level rather than operating on the underlying biological data themselves.

Edit SKILL.md, add Python implementation, demo data, and tests

```

See CONTRIBUTING.md for the full submission process. Join the contributors community on Telegram: t.me/ClawBioContributors.

Security and data handling. Report vulnerabilities privately through SECURITY.md, never in a public issue. Before running ClawBio on data you are responsible for, read docs/data-handling.md: it lists every skill that can send data off your machine, what it sends, to which host, and which environment variable holds its credential.

---

Run pharmacogenomics with demo data

result = run_skill("pharmgx", demo=True)

Presentations and Demos

  • London Bioinformatics Meetup (26 Feb 2026): project announcement. Slides.
  • UK AI Agent Hack, Imperial College London (1 Mar 2026): introduced ClawBio to Peter Steinberger, creator of OpenClaw. Video.
  • DoraHacks Demo Day, Imperial College London (7 Mar 2026): live demo of pharmacogenomics, intelligent routing, multi-channel agents, and Drug Photo. Video.

---

Reference Genome

ClawBio's demo data is built on a real, fully open human genome: the Corpasome. The 23andMe SNP chip (~600K variants) has been available since launch. Now, the project also ships subsets from a 30x Illumina whole-genome sequence (GRCh37), covering ~4M SNPs, ~600K indels, and structural variants (DEL, DUP, INV, BND, INS, CNVs). All data comes from a single individual (Manuel Corpas), licensed CC0, and published on Zenodo (doi:10.5281/zenodo.19297389). This dataset is provided for research and educational purposes only.

See docs/reference-genome.md for use cases, subsets, and citation details.

---

Start mock API server for offline testing

python tests/benchmark/mock_api_server.py & ```

74 benchmark tests at v0.5.0 baseline, all green. The public leaderboard now tracks 161 / 182 tests passing (88.5%) across 10 audited skills, up from 80 / 140 (57.1%) at the original audit. See benchmarks.html for the live leaderboard and CHANGELOG.md for full details.

---

Conversational Interfaces

Demo mode (offline, no API key)

python skills/galaxy-bridge/galaxy_bridge.py --demo ```

Cross-platform chaining: Galaxy VEP annotates variants → ClawBio PharmGx generates dosage report. Galaxy Kraken2 classifies reads → ClawBio metagenomics profiler. Neither can do this alone.

Built on BioBlend (Galaxy Python SDK). Developed in collaboration with the Galaxy ML SIG.

---

What is the Corpasome reference genome?

ClawBio ships demo data from a real, fully open human genome: the Corpasome (Manuel Corpas, CC0): - 23andMe SNP chip (~600K variants) - 30x Illumina WGS (~4M SNPs, ~600K indels, structural variants) - Published on Zenodo: doi:10.5281/zenodo.19297389

Pipeline

SOUL.md  -->  Soul2DNA  -->  .genome.json  -->  GenomeMatch  -->  Recombinator  -->  Gen-N offspring
 (trait       (compiler)     (diploid loci)     (M x F rank)     (meiosis +        (.genome.json
  scores)                                                         mutation)          with clinical
                                                                                     history)

Galaxy Integration

ClawBio indexes 8,000+ bioinformatics tools from usegalaxy.org via the Galaxy Bridge skill. Search by natural language, inspect tool schemas, and execute remotely — all from the CLI.

```bash

FAQ

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-21
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

ClawBio 是首个原生面向生物信息学的 AI Agent Skill 库。它基于拥有 18 万+ GitHub Star 的 OpenClaw 构建,采用 Local-first(本地优先)的设计理念,高度重视数据隐私与结果的可重复性。通过将生物信息学专业技能转化为 AI 可调用的能力,ClawBio 为开发者提供了可靠的生物信息学自动化工具集。

📋 环境依赖

项目核心依赖已在 `pyproject.toml` 和 `uv.lock` 中进行严格版本锁定,包含 biopython、pandas、numpy、scikit-learn、pydeseq2 等生物信息学与数据科学常用库。部分 Skill 支持通过 GALAXY_API_KEY 调用 Galaxy 远程服务,运行环境建议使用 Python 3.11+。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以通过多种方式快速安装:使用 `pip install clawbio` 或通过 Conda (`conda install -c bioconda clawbio`) 进行安装。若需作为 Python 库调用,可直接 `import clawbio`。此外,ClawBio 还支持作为 Claude Code 插件通过 `/plugin marketplace add ClawBio/ClawBio` 进行集成。对于开发者,建议通过 `git clone` 源码并使用 `uv sync` 进行开发环境构建。

🚀 使用教程

ClawBio 本质上是一个本地生物信息学技能库,支持直接通过 UNIX 命令行或 Python 模块执行任务,无需依赖聊天界面。其核心逻辑在于:用户通过 LLM 发出自然语言指令,由 LLM 作为编排层(Orchestrator)将请求翻译为对本地库或命令行工具的调用。项目内置了 Demo 数据,支持通过 `clawbio run [skill_name] --demo` 快速验证工作流。

🔌 API 说明

ClawBio 的 Demo 数据基于真实的开源人类基因组 Corpasome 构建,包含来自 23andMe SNP chip 的约 60 万个变异位点,并扩展支持 30x Illumina 全基因组序列(GRCh37)的子集。此外,项目提供 Mock API Server 用于离线测试,并设有公开的 Benchmark 排行榜,通过自动化测试确保各 Skill 的准确性与可靠性。

🔄 工作流/模块

ClawBio 拥有一套完整的生物信息学模拟工作流:从 SOUL.md 转换至 Soul2DNA,生成 .genome.json 文件,经过 GenomeMatch 与 Recombinator 处理,最终通过模拟减数分裂(meiosis)与突变过程,结合临床历史数据,生成具有特定性状的 Gen-N 后代。同时,通过 Galaxy Bridge Skill,用户可以利用自然语言检索并远程执行 usegalaxy.org 上的 8,000 多种生物信息学工具。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-19

高质量的生物信息学AI工作流

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:ClawBio 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

ClawBio 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:🦖 ClawBio - The first bioinformatics-native AI agent skill library. Local-first。⭐987 · Python 主要应用场景包括:生物信息学数据分析。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:ClawBio 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 ClawBio
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 ClawBio
原始描述 开源AI工作流:🦖 ClawBio - The first bioinformatics-native AI agent skill library. Local-first。⭐987 · Python
Topics bioinformaticsai-agentsgenomics
GitHub https://github.com/ClawBio/ClawBio
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/ClawBio/ClawBio 🌐 官方网站  https://clawbio.github.io/ClawBio/

收录时间:2026-06-19 · 更新时间:2026-06-20 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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