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affaan-m/ECC

pubmed-database

生物医学文献、MeSH クエリ、PMID 検索、引用取得、および API を利用した文献モニタリングのための PubMed および NCBI E-utilities の直接検索ワークフロー。

72CollectingNetwork access
See how to use itView GitHub source
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-db-pubmed-database"
Automated source guide

Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026

Reorganized from the pinned upstream SKILL.md

Turn pubmed-database's source instructions into a guide you can follow

According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: 一般的なウェブ検索ではなく PubMed から生物医学文献が必要なタスクにこのスキルを使用します。

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-db-pubmed-database"
Check the pinned source

Best fit

  • 生物医学文献、MeSH クエリ、PMID 検索、引用取得、および API を利用した文献モニタリングのための PubMed および NCBI E-utilities の直接検索ワークフロー。

Bring this context

  • A concrete task that matches the documented purpose of pubmed-database.
  • The files, examples, or context the task depends on.
  • Your constraints, target environment, and definition of done.

Expected outputs

  • A result that follows the pinned pubmed-database instructions.
  • A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
  • A final check against the source workflow and relevant permission signals.

Key source sections

Read pubmed-database through these 5 source sections

Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.

01

使用するタイミング

MEDLINE または生命科学文献の検索。

SKILL.md · 使用するタイミング
MEDLINE または生命科学文献の検索。MeSH 用語、フィールドタグ、日付、または文献種別を使った PubMed クエリの構築。PMID、アブストラクト、出版メタデータ、または関連引用の検索。
02

クエリの構築

研究質問から始め、概念に分割し、ブール演算子で概念を組み合わせます。

SKILL.md · クエリの構築
[ti]: タイトル[ab]: アブストラクト[tiab]: タイトルまたはアブストラクト
03

MeSH とサブヘッディング

概念が安定した統制語彙用語を持つ場合は MeSH を優先します。トピックが新しいまたは用語が多様な場合は MeSH とタイトル/アブストラクト用語を組み合わせます。

SKILL.md · MeSH とサブヘッディング
概念が安定した統制語彙用語を持つ場合は MeSH を優先します。トピックが新しいまたは用語が多様な場合は MeSH とタイトル/アブストラクト用語を組み合わせます。正しいサブヘッディング構文では、サブヘッディングをフィールドタグの前に置きます:[majr] は論文の中心的なトピックである必要がある場合にのみ使用します。精度は向上しますが、関連する研究を見逃す可能性があります。
05

E-utilities ワークフロー

NCBI E-utilities は再現可能な API ワークフローをサポートします:

SKILL.md · E-utilities ワークフロー
esearch.fcgi: 検索して PMID を返す。esummary.fcgi: 軽量な記事メタデータを返す。efetch.fcgi: XML、MEDLINE、またはテキストでアブストラクトまたはフルレコードを取得。

SkillSignal prompt templates

Provide the task, context, and acceptance criteria

These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.

Task-start prompt

Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.

Use pubmed-database to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.

Source-guided execution

Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.

Apply the pinned pubmed-database source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “使用するタイミング”, “クエリの構築”, “MeSH とサブヘッディング”, “フィルター”, “E-utilities ワークフロー”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].

Result-review prompt

Check omissions, permissions, and source drift before delivery.

Review the current pubmed-database result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.

Output checklist

Verify each item before delivery

The task matches the purpose documented in the SKILL.md.

The source section “使用するタイミング” has been checked.

The source section “クエリの構築” has been checked.

The source section “MeSH とサブヘッディング” has been checked.

The source section “フィルター” has been checked.

Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.

Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.

Any file, command, network, or data action has been reviewed.

Choose a different workflow

When another Skill is the better fit

pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

ab-testing

When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program

A separate implementation from coreyhaines31/marketingskills; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

design-intelligence

Grounded design brief from the adopted corpus — style, WCAG-checked color tokens, typography, layout pattern, anti-patterns. Use on ui-design-brief or any which-style/palette/font/chart decision.

A separate implementation from event4u-app/agent-config; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.

Open source detail

FAQ

What does pubmed-database do?

一般的なウェブ検索ではなく PubMed から生物医学文献が必要なタスクにこのスキルを使用します。

How do I start using pubmed-database?

The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-db-pubmed-database". Inspect the command and pinned source before running it.

Which Agent platforms does it declare?

No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.

Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
72/100
Source repository last pushed

Quality breakdown

Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.

72/100
Documentation21/30
Specificity18/25
Maintenance20/20
Trust signals13/25

Compare before choosing

Related Agent Skills and source variants

These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.

pubmed-database by affaan-m

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

ab-testing by coreyhaines31

When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program

design-intelligence by event4u-app

Grounded design brief from the adopted corpus — style, WCAG-checked color tokens, typography, layout pattern, anti-patterns. Use on ui-design-brief or any which-style/palette/font/chart decision.

existing-ui-audit by event4u-app

Use BEFORE writing or editing any non-trivial UI — inventories components, design tokens, shadcn primitives, and reusable patterns into state.ui_audit. Hard gate for the ui directive set.

testing-anti-patterns by event4u-app

Use BEFORE writing/changing tests, adding mocks, or test-only methods on production classes — vs mocking-the-mock, production pollution, partial mocks, and overfit/tautological assertions

View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 1 min

PubMed Database

一般的なウェブ検索ではなく PubMed から生物医学文献が必要なタスクにこのスキルを使用します。

使用するタイミング

  • MEDLINE または生命科学文献の検索。
  • MeSH 用語、フィールドタグ、日付、または文献種別を使った PubMed クエリの構築。
  • PMID、アブストラクト、出版メタデータ、または関連引用の検索。
  • 再現可能な検索文字列が必要なシステマティックレビューの検索パスの実行。
  • Python、シェル、または別の HTTP クライアントから直接 NCBI E-utilities を使用。

クエリの構築

研究質問から始め、概念に分割し、ブール演算子で概念を組み合わせます。

concept_1 AND concept_2 AND filter
synonym_a OR synonym_b
NOT exclusion_term

有用な PubMed フィールドタグ:

  • [ti]: タイトル
  • [ab]: アブストラクト
  • [tiab]: タイトルまたはアブストラクト
  • [au]: 著者
  • [ta]: 雑誌タイトル略語
  • [mh]: MeSH 用語
  • [majr]: 主要 MeSH トピック
  • [pt]: 出版種別
  • [dp]: 出版日
  • [la]: 言語

例:

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]

MeSH とサブヘッディング

概念が安定した統制語彙用語を持つ場合は MeSH を優先します。トピックが新しいまたは用語が多様な場合は MeSH とタイトル/アブストラクト用語を組み合わせます。

正しいサブヘッディング構文では、サブヘッディングをフィールドタグの前に置きます:

diabetes mellitus, type 2/drug therapy[mh]
cardiovascular diseases/prevention & control[mh]

[majr] は論文の中心的なトピックである必要がある場合にのみ使用します。精度は向上しますが、関連する研究を見逃す可能性があります。

フィルター

出版種別:

  • clinical trial[pt]
  • meta-analysis[pt]
  • randomized controlled trial[pt]
  • review[pt]
  • systematic review[pt]
  • guideline[pt]

日付フィルター:

2026[dp]
2020:2026[dp]
2026/03/15[dp]

利用可能性フィルター:

free full text[sb]
hasabstract[text]

E-utilities ワークフロー

NCBI E-utilities は再現可能な API ワークフローをサポートします:

  1. esearch.fcgi: 検索して PMID を返す。
  2. esummary.fcgi: 軽量な記事メタデータを返す。
  3. efetch.fcgi: XML、MEDLINE、またはテキストでアブストラクトまたはフルレコードを取得。
  4. elink.fcgi: 関連記事とリンクされたリソースを検索。

本番スクリプトにはメールアドレスと API キーを使用します。API キーは環境変数に保存し、コミットされたファイルやコマンド履歴には絶対に入れないでください。

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)

バッチの場合、非常に長い PMID リストを URL に渡す代わりに、NCBI ヒストリーサーバーパラメーター（usehistory=y、WebEnv、query_key）を優先します。

出力の記録

各検索パスについて以下を記録します:

  • 正確な検索文字列
  • 検索したデータベース
  • 検索日
  • 使用したフィルター
  • 結果件数
  • エクスポート形式
  • 手動除外

例:

| データベース | 検索日 | クエリ | フィルター | 結果 |
| --- | --- | --- | --- | ---: |
| PubMed | 2026-05-11 | `sickle cell disease[mh] AND CRISPR[tiab]` | 2020:2026[dp], English | 42 |

レビューチェックリスト

  • フィールドタグは有効な PubMed タグか？
  • 新しいトピックについて MeSH 用語は自由テキストの同義語とペアになっているか？
  • 日付範囲は明示的で適切か？
  • 検索ログにクエリを再現するのに十分な詳細が含まれているか？
  • API キーは環境から読み込まれているか？
  • HTTP コードは解析前に raise_for_status() を呼び出しているか、または 200 以外のレスポンスを処理しているか？
  • レート制限は守られているか？

参考文献

Source repo
affaan-m/ECC
Skill path
docs/ja-JP/skills/scientific-db-pubmed-database/SKILL.md
Commit SHA
4e973d3eaf92
Repository license
MIT
Data collected