database-lookup

Aperçu du skill database-lookup

Ce que fait database-lookup

Le skill database-lookup aide à orienter une question de recherche vers la bonne API de base de données publique, puis à renvoyer les résultats JSON bruts en nommant les bases sources. Il est pensé pour les tâches de Web Research où la difficulté n’est pas de « demander à l’IA », mais de choisir vite le bon jeu de données scientifique, biomédical, réglementaire ou économique.

Cas d’usage les plus adaptés

Utilisez le skill database-lookup quand vous avez besoin de preuves provenant de sources comme PubChem, UniProt, ClinicalTrials.gov, FRED, US Census ou NASA, plutôt que d’un résumé web générique. Il est particulièrement utile pour les composés, gènes, protéines, variants, voies biologiques, essais cliniques, brevets, données environnementales et indicateurs macroéconomiques.

En quoi il se distingue

La valeur principale de database-lookup tient au choix de la source, pas à l’explication. Au lieu d’un prompt large et vague, il fournit un guide de database-lookup pour faire correspondre le type de requête à la bonne base de données, ce qui réduit l’approximation et évite de gaspiller des appels sur des API non pertinentes.

Comment utiliser le skill database-lookup

Installer le skill

Pour une configuration locale de Claude Skills, installez le skill database-lookup depuis K-Dense-AI/claude-scientific-skills et vérifiez que le dossier du skill est bien présent avant de lancer vos prompts. Si votre environnement utilise un autre gestionnaire de skills, adaptez l’étape d’installation à ce système au lieu de recopier la commande telle quelle.

Commencer avec la bonne entrée

Un bon prompt pour database-lookup nomme l’entité, la question et la forme de sortie attendue. Par exemple : « Find public API records for the gene TP53, prioritize human annotation and disease association, and return the raw JSON plus source databases. » C’est plus efficace que « Look up TP53 », parce que le skill sait ainsi quel critère d’adéquation de base de données doit primer.

Lire d’abord ces fichiers

Commencez par scientific-skills/database-lookup/SKILL.md pour comprendre le flux de travail et la logique de sélection des bases de données. Si votre environnement les expose, consultez aussi README.md, AGENTS.md, metadata.json ainsi que les dossiers rules/, resources/, references/ ou scripts/ ; ce dépôt est compact, donc le fichier du skill reste la source de référence principale.

Conseils pratiques de workflow

Servez-vous du skill pour réduire d’abord le champ des bases possibles, puis affinez les termes de requête une fois que vous avez identifié la source la plus susceptible de répondre à la question. Si la demande traverse plusieurs catégories — par exemple un gène, une voie biologique et une association clinique — demandez plusieurs bases candidates dès le départ plutôt que d’essayer de faire tout porter à une seule source. Pour de meilleurs résultats, précisez dans votre prompt l’espèce, l’organisme, la période, le type d’identifiant et tous les filtres indispensables.

FAQ du skill database-lookup

database-lookup est-il adapté au Web Research ?

Oui. database-lookup for Web Research est un très bon choix quand vous avez besoin de données structurées issues d’API faisant autorité, plutôt que de résultats de recherche rédigés. Il est moins utile lorsque l’objectif est un balayage large de la littérature ou une synthèse ouverte d’opinions.

Faut-il des compétences en biologie ou en données pour l’utiliser ?

Non. Les débutants peuvent utiliser le skill database-lookup s’ils savent décrire clairement la cible. Il n’est pas nécessaire de connaître toutes les bases de l’écosystème, mais il faut savoir si l’on parle d’un composé, d’un gène, d’un essai, d’un brevet ou d’une série économique.

Quand ne faut-il pas l’utiliser ?

N’utilisez pas database-lookup si vous avez seulement besoin d’un résumé en langage courant, si la réponse se trouve probablement dans un seul document, ou si les données visées ne sont pas accessibles via une API REST publique. C’est aussi un mauvais choix si vous avez besoin de beaucoup d’interprétation plutôt que de récupération de source.

Comment se compare-t-il à un prompt générique ?

Un prompt générique peut deviner la base de données ou négliger la précision de la source. Le skill database-lookup est plus pertinent lorsque l’exactitude dépend du choix du bon jeu de données public, de la conservation des résultats bruts et de la traçabilité de la recherche.

Comment améliorer le skill database-lookup

Réduire les inconnues pour le skill

Le moyen le plus rapide d’améliorer les résultats de database-lookup consiste à préciser le type d’entité, l’organisme ou la région, ainsi que l’identifiant préféré. Par exemple : « Search for human BRCA1 variants with ClinVar significance » est bien plus fort que « find BRCA1 info », parce que cela lève l’ambiguïté sur le choix de la base et sur les attentes de sortie.

Demander une stratégie multi-bases quand c’est nécessaire

Si votre question traverse plusieurs domaines, dites-le explicitement. Une demande comme « Compare FDA labels, ClinicalTrials.gov entries, and PubChem safety notes for semaglutide » aide le skill à éviter de se caler trop vite sur une seule source et augmente les chances d’obtenir des recoupements utiles.

Examiner le premier passage puis itérer

Considérez la première réponse comme une étape de découverte des bases, pas comme une analyse finale. Si la première recherche renvoie trop de bruit, resserrez les filtres, changez de format d’identifiant ou demandez une autre famille de bases de données. Une bonne utilisation de database-lookup est itérative : d’abord la sélection de la source, ensuite l’affinage de la requête, et seulement après l’interprétation.