create_harmony_embeddings_scRNA

⛔ MemOmics 强制规则（不可违反，优先级最高）

本 skill 已集成到 MemOmics-Agent 自进化生信分析平台。使用本 skill 前，必须先通过 skill_view 加载本文件。以下规则覆盖所有默认行为。

规则1: 写代码前 → 必须先 search_knowledge + skill_view

• 每个分析步骤写代码前，必须先调 search_knowledge(species=..., tissue=..., direction=..., query="<步骤名> 参数")
• 知识库有匹配 → 用知识库的参数和模板
• 知识库无匹配 → 用 web 搜索文献，提取方法和参数，存入知识库
• 绝对不能跳过直接写代码

规则1a: batch_key 预检查（写代码前必须执行）

• 使用 batch_key 前，必须先用 Python 检查唯一条目数：

  n_unique = adata.obs['<batch_key>'].nunique()
  print(f"batch_key 唯一条目数: {n_unique}")
  if n_unique > 100:
      print("⚠️ 警告：batch_key 有 {n_unique} 个唯一值，可能误用了 cells/barcode 列！")
      print("  预期：sample/donor ID（通常 2-20 个）")
      print("  如果不是 → 阻断，检查数据，修正 batch_key")
  

• 如果 n_unique > 100 且不是预期的样本数 → 阻断执行，提示用户在 adata.obs.columns 中找正确的分组列
• 参考 Common Issues → 已有 sample_id (16,003 unique) 先例

规则2: 8步循环（每步必须走完整循环）

1. search_knowledge 查本步骤的方法和参数
2. skill_view 加载本 SKILL.md（获取脚本模板+审查规则+参数范围）
3. check_env 检查环境（缺包自动安装）
4. rail_review(pre) 前置审查（参数合理吗？包齐了吗？数据准备好了吗？）
5. 写这一步的代码（基于 skill 模板，只写这一步，不写后续步骤）
6. terminal 执行（分步执行，禁止 && 连接多步骤）
7. debate_analysis 多方辩论（正方/反方切断上下文独立生成 + LLM裁决）
8. rail_review(post) 后置审查（图有没有？结果合理吗？跟知识库对应吗？）

规则3: 代码分段执行 — 写一步跑一步

• ❌ 禁止一次性写完全部代码用 && 连接执行
• ✅ 必须分步：写一步 → 执行 → 检查结果 → 辩论 → 下一步

规则4: 关键参数多参数尝试 + 辩论

• 涉及数值参数时（如 resolution, n_pcs, min_features, FDR threshold 等），至少尝试 2-3 个值
• 每次参数变更后调 debate_analysis 辩论"这个参数合理吗？结果有没有变好？"
• 辩论格式（多角色对抗 v3）：
  • 正方 3 位专业编辑（各自独立，互相不知道）：生物学编辑 / 统计学编辑 / 生信编辑
  • 反方 4 位专业编辑（各自独立，互相不知道，也看不到正方）：生物学编辑 / 统计学编辑 / 生信编辑 / 历史经验编辑
  • 裁判编辑：看到所有 7 方论点，给出裁决 + 置信度（高/中/低）
  • 上下文隔离：每个编辑独立 HTTP API 调用，messages 只有自己的 prompt
  • 分科知识库：生物学编辑用 biology_kb / 统计学编辑用 statistics_kb / 生信编辑用 bioinfo_kb / 历史经验编辑用 history_errors
  • 辩论结果自动归档到 results/.../log/debate_*.json
• 不确定的参数就辩论，不要自己拍脑袋
• 辩论最多 3 轮：3 轮后选最优参数结果

规则5: 执行后审查

规则N: 运行记录只是参考，不能跳过审查

• skill_evolution(action="query_logs") 返回的历史运行日志仅供参数参考
• 即使有 quality_score=9.0 的历史日志，仍必须执行 rail_review(pre)、debate_analysis、rail_review(post)
• 禁止因"之前跑过"而跳过任何审查步骤
• 禁止直接用历史日志里的脚本运行而不经本次审查
• 运行日志是"参考"不是"免审凭证"