clinicaltrials-skill

作成者: openai

ClinicalTrials.gov API v2のコンパクトなリクエストを送信し、研究検索、メタデータ、列挙型、検索領域、フィールド統計を取得します。ユーザーが簡潔な情報を求める場合に使用します。

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

Operating rules

  • Use scripts/clinicaltrials_client.py for all ClinicalTrials.gov v2 calls.
  • Study searches are better with max_items=10 and max_pages=1; only increase pages when the user explicitly wants more than the first page.
  • Use targeted params instead of broad unfiltered study dumps.
  • Re-run requests in long conversations instead of relying on older tool output.
  • Treat displayed ... in tool previews as UI truncation, not literal request content.

Execution behavior

  • Return concise markdown summaries from the script JSON by default.
  • Prefer action=studies for search and action=metadata|search_areas|enums|stats_size|field_values|field_sizes for API introspection and field stats.
  • If the user needs full pages or aggregated responses, set save_raw=true and report the saved file path.

Input

  • Read one JSON object from stdin.
  • Required field: action
  • Supported actions: studies, metadata, search_areas, enums, stats_size, field_values, field_sizes, request
  • Optional fields: path for action=request, params, max_items, max_depth, max_pages, timeout_sec, save_raw, raw_output_path
  • Common ClinicalTrials.gov patterns:
    • {"action":"studies","params":{"query.cond":"prostate cancer","filter.overallStatus":"RECRUITING","pageSize":10},"max_items":10,"max_pages":1}
    • {"action":"metadata"}
    • {"action":"field_values","params":{"field":"protocolSection.identificationModule.organization.fullName"}}

Output

  • action=studies returns pages_fetched, next_page_token, count metadata, and compact records.
  • Other actions return either compact records or a compact summary.
  • Use raw_output_path when save_raw=true.
  • Failure returns ok=false with error.code and error.message.

Execution

echo '{"action":"studies","params":{"query.cond":"prostate cancer","filter.overallStatus":"RECRUITING","pageSize":10},"max_items":10,"max_pages":1}' | python scripts/clinicaltrials_client.py

References

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

openaiのその他のスキル

user-context
openai
Data Analyticsプラグインの永続的なソースルーティング設定、オンボーディングロジック、セットアップ進捗、およびセマンティックレイヤーレジストリを読み込むか管理します。
official
notion-research-documentation
openai
Notionのコンテンツを調査し、構造化されたブリーフ、レポート、または引用付きの比較にまとめます。対象クエリを使用してNotionページを検索・取得し、テーマごとに調査結果を整理し、インラインのソース引用と参考文献セクションを追加します。範囲とユーザーの目的に応じて、4つの出力形式(クイックブリーフ、調査サマリー、比較、包括的レポート)から選択します。組み込みテンプレートを使用してNotionページを作成・更新し、新しい情報が到着するたびにソースを直接リンクし、変更を追跡します...
official
rcsb-pdb-skill
openai
コアメタデータ、Search APIクエリ、FASTAダウンロードのためのコンパクトなRCSB PDBリクエストを送信します。ユーザーが簡潔なRCSBサマリーを希望する場合に使用し、生のJSONや…を保存します。
official
pdf
openai
PDFの読み取り、作成、検証(視覚的レンダリングおよびプログラムによる生成を含む)。Poppler(pdftoppm)を使用して、納品前にレイアウト、スペーシング、タイポグラフィを視覚的に検査するためにPDFページをPNGにレンダリング。reportlabを使用してプログラム的にPDFを生成し、信頼性の高いフォーマットを実現。pdfplumberまたはpypdfを使用してテキストとメタデータを抽出。品質基準を遵守:テキストのクリッピングなし、要素の重なりなし、テーブルの破損なし、レンダリングアーティファクトなし。ASCIIハイフンのみ、人間が読める引用を使用。
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
ターミナル駆動のブラウザ自動化で、要素スナップショットとインタラクティブなUIワークフローを備えています。playwright-cliラッパースクリプト(npxが必要)を介して動作し、ヘッドレスモードとヘッドモードの両方をサポートし、ビジュアルデバッグが可能です。コアワークフローは、ページを開き、安定した要素参照のためにスナップショットを取得し、参照を使用して操作し、ナビゲーションやDOM変更後に再スナップショットを取得します。フォーム入力、クリック、タイピング、マルチタブ管理、スクリーンショット/PDFキャプチャ、フローデバッグ用のトレース記録を含みます。要素参照(例:e3、e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
単一バリアントのコンパクトなUKB-TOPMed PheWASサマリーを取得します。rsID、GRCh37、またはGRCh38の入力を受け付け、必要なGRCh38クエリに解決します。以下の場合に使用します…
official
code-review-context
openai
モデル可視コンテキスト
official