Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
PubMedで医学・生命科学の文献を探し、統制語や条件を使った検索式の作成、抄録・書誌情報の取得、再現可能な検索記録の整理を支援するスキル。
Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring. Use when a task needs biomedical literature from PubMed rather than general web search.
PubMedを使って医学・生命科学の文献を検索し、抄録や書誌情報を取得する作業を支援します。研究上の問いを概念に分け、ANDやORで検索式を組み立てます。主題を統一した語で表すMeSH、タイトル・抄録の語句、発行年、論文種別などを組み合わせ、PMIDという文献識別番号からの照会や関連文献の取得も扱います。
特定のテーマの論文を探したい人や、システマティックレビューで検索手順を再現できるように残したい人に向いています。検索式、実行日、条件、件数、除外内容を記録する方法も示されており、APIを使った文献の継続的な確認にも利用できます。
APIで取得する場合はNCBI E-utilitiesを使います。本番用スクリプトではメールアドレスとAPIキーを使用し、キーは環境変数で管理します。アクセス頻度の制限を守る必要があります。新しいテーマではMeSHだけに頼らず、タイトルや抄録の語句も併用します。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Use this skill when a task needs biomedical literature from PubMed rather than general web search.
Start with the research question, split it into concepts, then combine concepts with Boolean operators.
concept_1 AND concept_2 AND filter
synonym_a OR synonym_b
NOT exclusion_term
Useful PubMed field tags:
[ti]: title[ab]: abstract[tiab]: title or abstract[au]: author[ta]: journal title abbreviation[mh]: MeSH term[majr]: major MeSH topic[pt]: publication type[dp]: date of publication[la]: languageExamples:
diabetes mellitus[mh] AND treatment[tiab] AND systematic review[pt] AND 2023:2026[dp]
(metformin[nm] OR insulin[nm]) AND diabetes mellitus, type 2[mh] AND randomized controlled trial[pt]
smith ja[au] AND cancer[tiab] AND 2026[dp] AND english[la]
Prefer MeSH when the concept has a stable controlled-vocabulary term. Combine MeSH with title/abstract terms when the topic is new or terminology varies.
Correct subheading syntax puts the subheading before the field tag:
diabetes mellitus, type 2/drug therapy[mh]
cardiovascular diseases/prevention & control[mh]
Use [majr] only when the topic must be central to the paper. It can improve
precision but may miss relevant work.
Publication types:
clinical trial[pt]meta-analysis[pt]randomized controlled trial[pt]review[pt]systematic review[pt]guideline[pt]Date filters:
2026[dp]
2020:2026[dp]
2026/03/15[dp]
Availability filters:
free full text[sb]
hasabstract[text]
NCBI E-utilities supports repeatable API workflows:
esearch.fcgi: search and return PMIDs.esummary.fcgi: return lightweight article metadata.efetch.fcgi: fetch abstracts or full records in XML, MEDLINE, or text.elink.fcgi: find related articles and linked resources.Use an email and API key for production scripts. Store API keys in environment variables, never in committed files or command history.
import os
import time
import requests
BASE = "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils"
def esearch(query: str, retmax: int = 20) -> list[str]:
params = {
"db": "pubmed",
"term": query,
"retmode": "json",
"retmax": retmax,
"tool": "ecc-pubmed-search",
"email": os.environ.get("NCBI_EMAIL", ""),
}
api_key = os.environ.get("NCBI_API_KEY")
if api_key:
params["api_key"] = api_key
response = requests.get(f"{BASE}/esearch.fcgi", params=params, timeout=30)
response.raise_for_status()
time.sleep(0.35)
return response.json()["esearchresult"]["idlist"]
pmids = esearch("hypertension[mh] AND randomized controlled trial[pt] AND 2024:2026[dp]")
print(pmids)
For batches, prefer NCBI history server parameters (usehistory=y,
WebEnv, query_key) instead of passing very long PMID lists through URLs.
For each search pass, record:
Example:
| Database | Date searched | Query | Filters | Results |
| --- | --- | --- | --- | ---: |
| PubMed | 2026-05-11 | `sickle cell disease[mh] AND CRISPR[tiab]` | 2020:2026[dp], English | 42 |
raise_for_status() or otherwise handle non-200
responses before parsing?まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。