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
遺伝子情報や塩基・アミノ酸配列をggetで検索し、配列の類似性や遺伝子群の特徴を調べながら、結果と検索条件を再確認できる記録にまとめるスキル。
gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs. Use when a task needs quick bioinformatics lookup across genomic reference databases with the gget CLI or Python package.
ggetのCLIまたはPythonパッケージで、遺伝子や配列に関するデータベース検索を進めます。Ensembl ID、遺伝子情報、転写産物、塩基・アミノ酸配列の取得に加え、BLASTやBLATによる類似配列の検索を扱います。遺伝子群に多い機能を調べる解析や、タンパク質構造、発現、がん、疾患との関連情報の探索にも使えます。
本格的な解析パイプラインを組む前に、少数の遺伝子や配列を調べたいときに向いています。結果だけでなく、検索日、モジュール、バージョン、生物種、ゲノムの参照版、引数も記録し、調査の条件を後から確認できるようにします。
Python環境とggetが必要です。一部のモジュールには追加依存関係やPythonのバージョン制約があります。参照先のデータベースは変化するため、使用前にバージョンと引数を確認します。検索結果は臨床的な解釈ではありません。規制対象の臨床判断や大量の本番処理、データベース版の厳密な管理には専用の手順が必要です。
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 quick bioinformatics lookup across genomic
reference databases with the gget CLI or Python package.
Use a dedicated workflow instead of gget when the task requires regulated
clinical interpretation, high-throughput production pipelines, or fine-grained
control over database versions and local indexes.
Use a clean Python environment.
python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade gget
gget --help
If uv is available:
uv venv
. .venv/bin/activate
uv pip install gget
Before relying on an older environment, upgrade gget and re-check the module
docs. The upstream databases queried by gget change over time.
CLI shape:
gget <module> [arguments] [options]
Python shape:
import gget
result = gget.search(["BRCA1"], species="human")
print(result)
Common workflow:
Use current upstream docs for exact arguments. These modules are common first choices:
gget search: find Ensembl IDs from search terms.gget info: retrieve metadata for Ensembl, UniProt, or related IDs.gget seq: fetch nucleotide or amino-acid sequences.gget ref: retrieve reference genome download links.gget blast: run a quick BLAST query.gget blat: locate a sequence against supported genome assemblies.gget muscle: run multiple sequence alignment.gget diamond: run local sequence alignment against reference sequences.gget alphafold and gget pdb: inspect protein-structure references.gget enrichr, gget opentargets, gget archs4, gget bgee, gget cbio,
and gget cosmic: explore enrichment, target, expression, cancer, and disease
association data.Do not assume every module supports every Python version or dependency set. Some optional scientific dependencies have narrower version support than the core package.
Find genes:
gget search -s human brca1 dna repair -o brca1-search.json
Fetch gene metadata:
gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json
Fetch a sequence:
gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa
Run a small BLAST query:
gget blast "MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPEN" -l 10 -o blast-results.json
Python example:
import gget
genes = gget.search(["BRCA1", "DNA repair"], species="human")
info = gget.info(["ENSG00000012048"])
sequence = gget.seq("ENSG00000012048")
For scientific outputs, include enough metadata to replay the query.
| Date | gget version | Module | Query | Species/assembly | Output | Notes |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | Docs checked before run |
Also record:
gget setup.gget.gget version?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。