К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

gget — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл для поиска биоинформатических данных и вызова геномных баз через gget. Пригодится для быстрой выгрузки генов, последовательностей и белковых структур прямо в терминале.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill gget -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает gget

Инструмент объединяет 24 модуля в 6 категориях для работы с геномными ресурсами. Он достаёт аннотации генов через Ensembl, выполняет поиск по базам вроде OpenTargets и COSMIC, а также скачивает структуры PDB или mmCIF. По умолчанию консольный вывод отдаётся в формате JSON или CSV, а в скриптах Python превращается в словари и датафреймы.

Для работы требуется Python версии 3.12 или новее и установленный пакет gget==0.30.8. Модули alphafold и gpt в апстриме устарели. Локальные утилиты muscle и diamond не запустятся без внешних бинарников и библиотек OpenMP, поэтому окружение придётся настроить заранее. Фильтры Open Targets применяются локально уже после лимита строк, а выгрузка экспрессии берёт только первую страницу до 3000 записей.

Какие задачи решает

  • скачать структуры PDB или mmCIF по идентификаторам
  • выгрузить последовательности вирусов и аннотации мутаций
  • запустить локальное выравнивание белков через DIAMOND
  • найти ассоциации заболеваний и лекарств в OpenTargets

Примеры запросов агенту

  • Найди информацию о гене через gget info для человека и сохрани результат в CSV.
  • Скачай структуру белка в формате mmCIF через gget pdb.
  • Запусти выравнивание последовательностей с помощью gget muscle.

Как установить gget

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill gget -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/gget/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gget/

Из того же набора120

Весь набор →
scientific-visualization K-Dense-AI Помогает создавать и проверять научные графики для публикаций в Matplotlib, Seaborn и Plotly с соблюдением требований к данным и контрасту. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок scientific-writing K-Dense-AI Скилл помогает писать и проверять научные рукописи и отчёты, связывая утверждения с проверенными источниками. Пригодится перед аудитом, подготовкой разделов и подачей статьи. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 400установок statistical-analysis K-Dense-AI Проводит статистические тесты с проверкой предпосылок, расчётом размера эффекта и отчётом в формате APA. Покрывает t-тесты, ANOVA, корреляцию, регрессию, непараметрику и байесовские методы. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок scientific-brainstorming K-Dense-AI Скилл структурирует научный мозговой штурм: от независимой генерации идей до состязательного ревью и журнала решений. Помогает отобрать направления исследований без преждевременных выводов. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок literature-review K-Dense-AI Скилл ищет и систематизирует научные публикации, проверяет цитаты и помогает собрать обзор в Markdown или PDF. Подходит для воспроизводимого поиска и скрининга. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок scientific-critical-thinking K-Dense-AI Скилл для оценки научных утверждений, методологии исследований и качества доказательств. Применяет фреймворки GRADE и Cochrane Risk of Bias. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 300установок scientific-schematics K-Dense-AI Создаёт черновики научных схем в PNG и проверяет их качество через отдельную модель. Пригодится для архитектур нейросетей, блок-схем и биологических путей. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок scikit-learn K-Dense-AI Скилл для задач машинного обучения на Python: классификация, регрессия, кластеризация, препроцессинг и сборка ML-пайплайнов с библиотекой scikit-learn 1.9.1. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 200установок

Похожие

sr-screener Imbad0202 Скилл организует отбор научных публикаций по протоколу для систематических обзоров. Проводит независимый двойной скрининг названий, аннотаций и текстов. Claude Code CX Codex Cursor +1 449установок typst-author jihe520 Скилл помогает писать, править и форматировать документы Typst. Он направляет агента сверять синтаксис со справочниками и запускать проверки разметки. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 800установок anysearch anysearch-ai Скилл подключает поиск в интернете, тематические запросы, параллельный поиск и извлечение содержимого страниц. Пригодится, когда агенту нужны свежие сведения или нужно проверить утверждение. Claude Code CX Codex Cursor +1 38 500установок academic-paper Imbad0202 Скилл разворачивает конвейер из 12 агентов для подготовки научных статей в 11 режимах. Помогает пройти путь от поиска литературы и плана до проверки цитат и ответа рецензентам. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок nature-figure Yuan1z0825 Скилл собирает, правит и проверяет рисунки для научных статей на Python или R. Пригодится, когда графики идут в submission, а не в отчёт. Claude Code CX Codex Cursor +1 18 700установок academic-paper-reviewer Imbad0202 Скилл имитирует коллегиальную проверку научной статьи через пять ролей. Пригодится для рецензии, повторной проверки правок и оценки методологии. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 800установок nature-polishing Yuan1z0825 Скилл для правки, перевода и сокращения готового академического текста. Держит факты, термины и границы доказательств на месте. Claude Code CX Codex Cursor +1 17 400установок nature-citation Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Ищет статьи из Nature и семейства CNS для подтверждения тезисов рукописи, связывает утверждения с источниками и готовит экспорт для менеджера ссылок. Пригодится, когда нужны ссылки именно из этих журналов. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 600установок

Вопросы о gget

Как установить gget в Claude Code?

Запустите команду npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill gget -a claude-code. Для работы окружения также понадобится Python 3.12 или выше с пакетом gget==0.30.8.

Какие базы данных опрашивает gget?

Инструмент работает более чем с 20 источниками. В их число входят Ensembl, COSMIC, PDB, OpenTargets, CELLxGENE и 8cube.

Что нужно настроить для работы локального выравнивания?

Для модулей muscle и diamond требуются совместимые бинарные файлы и библиотеки OpenMP в операционной системе. Без них локальный расчёт выдаст ошибку.

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой