database-lookup
作者 K-Dense-AIdatabase-lookup 可將研究問題導向正確的公開資料庫 API，並回傳附上來源資料庫名稱的原始 JSON。當你需要的是資料庫查找指南，而不是一般網頁摘要時，可用於化合物、基因、蛋白質、變異、臨床試驗、專利、環境資料或經濟指標等查詢。
這個技能的評分為 82/100，代表它是 Agent Skills Finder 中相當值得收錄的候選項。從儲存庫內容來看，directory 使用者有足夠證據判斷這不是空殼或占位用範本，而是一個真實且高價值的資料庫查詢工作流程：它鎖定 78 個公開的科學與經濟資料庫，具備有效的 SKILL frontmatter 項目，且包含相當完整的逐步操作內容。不過，由於沒有獨立的 README、scripts 或參考資產來支援上手與驗證，使用者在安裝前仍應仔細閱讀技能內容。
- 觸發條件範圍廣且明確：描述列出多種具體用途與資料庫類別，讓 agent 很容易判斷何時該呼叫它。
- 操作內容扎實：SKILL 本體篇幅大，包含多個標題與工作流程段落，顯示這不是簡單的樣板，而是實際的執行指引。
- 安裝決策價值高：它清楚承諾可從公開資料庫以 API 方式取得原始 JSON，對資料查找任務很有實際幫助。
- 沒有安裝指令、scripts 或支援檔案，因此使用者在驗證設定或整合細節時可參考的資訊較少。
- 該儲存庫看起來只有單一的 SKILL.md，沒有外部參考或資產，因此對資料庫涵蓋範圍與查詢行為的信任，多半只能依賴文件本身。
database-lookup 技能概觀
database-lookup 的用途
database-lookup 技能可協助你把研究問題路由到正確的公開資料庫 API，接著回傳附帶來源資料庫名稱的原始 JSON 結果。它是為 Web Research 任務設計的，真正困難的通常不是「叫 AI 幫你查」，而是要快速選對科學、生醫、法規或經濟資料集。
最適合的使用情境
當你需要的不是一般網頁摘要，而是來自 PubChem、UniProt、ClinicalTrials.gov、FRED、US Census 或 NASA 這類來源的證據時，就很適合使用 database-lookup 技能。它特別適用於化合物、基因、蛋白質、變異、路徑、臨床試驗、專利、環境資料與總體經濟指標。
它和其他做法有什麼不同
database-lookup 的核心價值在於來源選擇，而不是解釋。它不是丟一個大而泛的提示詞，而是提供一份 database-lookup 指引，協助你把查詢類型對應到正確資料庫，減少猜測，也能避免把請求浪費在不相干的 API 上。
如何使用 database-lookup 技能
安裝 database-lookup 技能
如果你是本機的 Claude Skills 環境，請從 K-Dense-AI/claude-scientific-skills 安裝 database-lookup 技能，並在開始提問前先確認 skill 資料夾已存在。如果你的環境使用的是不同的 skills 管理器，請依該系統調整安裝步驟，不要照抄命令就直接使用。
先提供正確的輸入
一個好的 database-lookup 使用提示，會把實體、問題，以及預期輸出格式都講清楚。比如說：“Find public API records for the gene TP53, prioritize human annotation and disease association, and return the raw JSON plus source databases.” 就比 “Look up TP53” 好，因為前者明確告訴技能：你在意的是哪一種資料庫匹配。
先讀這些檔案
先從 scientific-skills/database-lookup/SKILL.md 開始，了解工作流程與資料庫選擇邏輯。如果你的環境有提供，也建議一起查看 README.md、AGENTS.md、metadata.json，以及任何 rules/、resources/、references/ 或 scripts/ 資料夾；這個 repository 很精簡，因此 skill 檔案才是最主要的依據。
實務上的工作流程建議
先用這個技能縮小資料庫範圍，再在確認最可能回答問題的來源後，細化查詢條件。如果需求跨越多個類別，例如基因、路徑與臨床關聯一起查，就應該一開始先要求多個候選資料庫，而不是硬逼單一來源包辦所有事情。為了得到更好的結果，提示詞裡最好加入物種、研究對象、時間範圍、識別碼類型，以及任何必須保留的篩選條件。
database-lookup 技能常見問答
database-lookup 適合做 Web Research 嗎？
適合。當你需要的是來自權威 API 的結構化資料，而不是敘述式搜尋結果時，database-lookup for Web Research 是很好的選擇。若你的目標是大範圍文獻掃描，或是不限定方向的觀點整合，它就沒有那麼合適。
我需要生物或資料背景才能用嗎？
不需要。只要能清楚描述目標，初學者也可以使用 database-lookup 技能。你不必熟悉整個資料庫生態系，但你至少要知道自己問的是化合物、基因、試驗、專利，還是經濟時間序列。
什麼情況下不該用它？
如果你只需要白話摘要、答案很可能就在單一文件裡，或目標資料並沒有透過公開 REST API 提供，就不該用 database-lookup。如果你需要的是大量詮釋，而不是來源擷取，它也不是好選擇。
它和一般提示詞相比有什麼差異？
一般提示詞可能會猜資料庫，或省略來源特定性。當準確性取決於是否選對公開資料集、是否保留原始結果，以及查詢過程能不能被稽核時，database-lookup 技能會更好。
如何提升 database-lookup 技能
盡量減少未知條件
提升 database-lookup 結果最快的方法，就是把實體類型、物種或地區，以及偏好的識別碼講清楚。比如：“Search for human BRCA1 variants with ClinVar significance” 就比 “find BRCA1 info” 強得多，因為它消除了資料庫選擇與輸出期待上的歧義。
需要時，直接要求多資料庫策略
如果你的問題本來就跨領域，請明講。像是 “Compare FDA labels, ClinicalTrials.gov entries, and PubChem safety notes for semaglutide” 這種請求，能幫助技能避免過度貼合單一來源，也更容易做出有用的交叉驗證。
先檢查第一輪結果，再逐步調整
把第一輪回覆當成資料庫探索，而不是最終分析。如果第一次查詢噪音太多，就收緊篩選條件、切換識別碼格式，或改問另一類資料庫。好的 database-lookup 技能用法本來就是迭代式的：先選來源，再修查詢，最後才做解讀。