scientific-db-pubmed-database

Что делает навык

Навык обеспечивает прямой биомедицинский поиск в PubMed и NCBI E-utilities, позволяя строить сложные запросы с использованием MeSH-терминов, полевых тегов и фильтров. Он решает задачи поиска литературы, получения PMID, аннотаций и метаданных статей, а также мониторинга публикаций через API.

Когда применять

• Поиск литературы в MEDLINE или биологических науках с использованием специфических терминов.
• Построение сложных запросов PubMed с MeSH-терминами, полями, датами и типами статей.
• Поиск PMID, аннотаций, метаданных публикаций или связанных цитат.
• Выполнение систематических обзоров с повторяемыми строками поиска.
• Использование NCBI E-utilities напрямую из Python, оболочки или другого HTTP-клиента.

Как работает

1. Разделите исследовательский вопрос на концепции и объедините их с помощью логических операторов (AND, OR, NOT).
2. Используйте полевые теги PubMed (например, [mh], [tiab], [pt], [dp]) и предпочтительно MeSH-термины для стабильных понятий.
3. Применяйте фильтры по типам публикаций, датам или наличию полного текста.
4. Используйте NCBI E-utilities (esearch, esummary, efetch, elink) для выполнения запросов и получения данных.
5. Для пакетных запросов используйте параметры сервера истории (usehistory=y, WebEnv, query_key) вместо длинных списков PMID.
6. Записывайте детали каждого поиска: строку запроса, базу данных, дату, фильтры, количество результатов и формат экспорта.

Примеры запросов агенту

Что понадобится

• Доступ к NCBI E-utilities API (esearch.fcgi, esummary.fcgi, efetch.fcgi, elink.fcgi).
• Переменные окружения NCBI_EMAIL и NCBI_API_KEY для production-скриптов.
• Соблюдение ограничений частоты запросов (rate limits) и использование raise_for_status() для обработки ошибок HTTP.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 14.10.2026.

Как подключить

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.