bgee-skill

par openai

Soumettre des requêtes SPARQL Bgee compactes pour les métadonnées d'expression de type sauvage sain et les motifs de recherche tenant compte de l'ontologie. Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite des résumés Bgee concis ;…

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill bgee-skill

Operating rules

  • Use scripts/sparql_request.py for all Bgee SPARQL work.
  • Start with small SELECT or ASK queries and add LIMIT early.
  • Prefer ontology-aware, healthy wild-type expression questions over broad triple dumps.
  • Use query_path for longer SPARQL documents instead of pasting large inline queries.
  • Re-run requests in long conversations instead of relying on older tool output.

Execution behavior

  • Return concise markdown summaries from the SPARQL JSON by default.
  • Return raw results only if the user explicitly asks for machine-readable output.
  • Default to JSON result format unless the user explicitly asks for text output.

Input

  • Read one JSON object from stdin.
  • Required field: query or query_path
  • Optional fields: method, params, response_format, max_items, max_depth, timeout_sec, save_raw, raw_output_path
  • Common Bgee patterns:
    • {"query":"ASK {}"}
    • {"query":"SELECT * WHERE { ?s ?p ?o } LIMIT 3","max_items":3}

Output

  • Success returns ok, source, a compact summary, and raw_output_path when save_raw=true.
  • Failure returns ok=false with error.code such as invalid_json, invalid_input, network_error, or invalid_response.

Execution

echo '{"query":"ASK {}"}' | python scripts/sparql_request.py

References

  • No additional runtime references are required; keep the import package limited to this file and scripts/sparql_request.py.

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