К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

ncats-arax — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл для запросов к графу знаний NCATS Translator ARAX: типизированные связи с провенансом, нормализация сущностей и разбор сохранённых ответов TRAPI.

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

Что делает ncats-arax

Скилл даёт агенту один инструмент для работы с ARAX. Вы передаёте проверенные CURIE и типы Biolink, а возвращаются связи с провенансом: источники знаний, публикации, привязки рёбер. Есть две формы запроса. Один типизированный шаг либо ровно два шага, когда оба конца закреплены.

Внутри лежит scripts/arax_client.py с подкомандами preflight, normalize, one-hop, two-hop и summarize. Клиент написан на стандартной библиотеке Python, ключ API не нужен. Нормализация идёт отдельным шагом: сначала смотрите предложенный CURIE и категорию, потом уже шлёте запрос к графу. Результаты складываются в summary.json и response.json в выбранном каталоге.

Нужны Python 3.10+ и исходящий HTTPS к arax.transltr.io. Читать внимательно стоит вот что: запросы и метаданные могут быть видны публично, поэтому данные пациентов и непубличные гипотезы сюда не отправляют. Лимит выдачи — 50 результатов, в режиме lookup по умолчанию 20. Ноль в ответе означает «при этих ограничениях связи не нашлось», а не «связи нет».

Какие задачи решает

  • найти связи лекарства с геном-целью в RTX-KG2
  • привести название вещества к CURIE и проверить категорию
  • пройти путь из двух шагов от молекулы к болезни с закреплёнными концами
  • разобрать сохранённый ответ TRAPI и увидеть источники знаний
  • сравнить выдачу двух названных провайдеров в федеративном режиме

Примеры запросов агенту

  • Нормализуй «ivacaftor» до CURIE с категорией `biolink:SmallMolecule` и покажи первые синонимы.
  • Найди связи `CHEBI:31690` с `NCBIGene:25` по предикату `biolink:affects` с квалификатором decreased.
  • Разбери `outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis/summary.json` и покажи провенанс найденных путей.

Как установить ncats-arax

1Через Skills CLI (Vercel)

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

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/ncats-arax/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ncats-arax/

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

manimce-best-practices adithya-s-k Скилл ведёт агента по Manim Community Edition: сцены, MathTex, 3D, камера. Пригодится, когда в проекте уже стоит from manim import *. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 900установок ccf-common mikubaka88 Предстартовый модуль для связки навыков CCFA. Фиксирует каталоги артефактов, роли агентов и правила передачи задач перед работой профильных специалистов. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 000установок ccf-humanization mikubaka88 Первый обязательный шаг перед скиллами семейства CCFA: вычищает из научного текста защитные оговорки и оставляет факты, цифры и настоящую неопределённость. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 900установок build-evidence-map официальный github Строит проверяемую карту доказательств для спорных решений, сохраняя подтверждения, возражения и пробелы. Нужен, когда вывод нельзя сводить к одному текстовому резюме. GitHub Copilot 70установок 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

Вопросы о ncats-arax

Как установить ncats-arax в Claude Code?

Выполните npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill ncats-arax -a claude-code, затем проверьте, что файл появился по пути ~/.claude/skills/ncats-arax/SKILL.md.

Что делает ncats-arax?

Шлёт типизированные запросы к API ARAX и возвращает связи графа знаний вместе с провенансом. Ещё нормализует сущности в CURIE и пересобирает сводку из сохранённых файлов без выхода в сеть.

Нужен ли для ncats-arax ключ API?

Ключ не нужен, клиент обходится стандартной библиотекой Python. Требуются Python 3.10+ и HTTPS к arax.transltr.io, а запросы могут быть публично видны, поэтому чувствительные темы оставляйте за пределами.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: ncats-arax
description: Queries the NCATS Translator ARAX production API for bounded, typed, provenance-rich one-hop and endpoint-pinned two-hop biomedical knowledge-graph relationships. Use for Biolink-constrained RTX-KG2 lookup, explicit selected-provider ARAX federation, separate entity normalization, qualifier-aware graph traversal, and inspection of TRAPI edge bindings, publications, and knowledge-source provenance. Do not use for inference, ranking, open-ended pathfinding, clinical guidance, or sensitive queries.
allowed-tools: Read Bash
license: MIT
compatibility: Requires Python 3.10+ and outbound HTTPS access to arax.transltr.io. The client uses only the Python standard library and needs no API key. Queries and caller metadata may be publicly visible; never submit sensitive or patient-specific content.
metadata:
  version: "1.2"
  last-reviewed: "2026-09-30"
  skill-author: neuroepithelial
---

# NCATS ARAX

Use ARAX as a constrained knowledge-graph lookup service. Submit reviewed CURIEs and explicit
Biolink types, preserve the exact TRAPI exchange, inspect query-edge bindings and provenance, and
treat every returned path as a candidate for subsequent verification.

Read [query-contract.md](references/query-contract.md) before constructing a query. Read
[output-schema.md](references/output-schema.md) when interpreting saved artifacts, warnings,
provenance, or partial results.

## Safety boundary

- Use only public, nonsensitive research questions. ARAX status facilities may expose query and
  caller metadata even when `store=false` is requested.
- Do not submit patient information, confidential research questions, unpublished compound
  programs, or proprietary target hypotheses.
- Do not present a returned path as a validated mechanism or clinical recommendation.
- Report a zero as "not returned under these constraints," never as evidence that no relationship
  exists.
- Describe position as unscored response order, never rank.
- Verify important candidates with literature and authoritative databases separately.

## Workflow

1. Normalize free text separately, then review and report the proposed CURIE and category.
2. Choose a typed one-hop query or an exactly two-hop query with both endpoints pinned.
3. Use default RTX-KG2 lookup unless the user explicitly names two to five providers.
4. Acknowledge that the biomedical query is public and choose a new or empty output directory.
5. Run the client once. Do not silently change provider selection or expansion order after a
   failure or empty result.
6. Inspect `summary.json` for bounded bindings and provenance and `response.json` for the exact
   TRAPI payload.
7. Verify scientifically important paths outside ARAX.

## Preflight

Check the production OpenAPI without making a biomedical query:

```bash
python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py preflight
```

The client verifies that the service identifies itself as ARAX, exposes `POST /query` and
`GET /entity`, and reports a supported TRAPI version. It reads `info.x-trapi.version`, falling back
to the title for older OpenAPI documents. A nonproduction endpoint or untested TRAPI series
requires an explicit override; neither override changes the fixed query shapes or operations.

## Normalize an entity

Normalization is review-only and never triggers a graph query:

```bash
python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py normalize "ivacaftor" \
  --expected-category biolink:SmallMolecule \
  --max-synonyms 10 \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/normalize-ivacaftor
```

Review the canonical identifier, name, category, and synonym preview before using a CURIE. Report
all CURIEs and categories regardless of query outcome. A category warning or zero result is a
reason to curate the identifier, not to chain automatically to `/query`.

## One-hop lookup

Pin at least one endpoint and type both nodes:

```bash
python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py one-hop \
  --subject-id CHEBI:31690 \
  --subject-category biolink:SmallMolecule \
  --predicate biolink:affects \
  --object-id NCBIGene:25 \
  --object-category biolink:Gene \
  --qualifier biolink:object_aspect_qualifier=activity_or_abundance \
  --qualifier biolink:object_direction_qualifier=decreased \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/imatinib-abl1
```

Lookup mode is the default and fixes expansion to `infores:rtx-kg2`. It defaults to 20 results.
Use `--result-limit N` to request 1-50 results; 50 is the hard cap in either mode.

## Endpoint-pinned two-hop lookup

Use exactly one typed, unpinned intermediate node:

```bash
python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py two-hop \
  --subject-id CHEBI:66901 \
  --subject-category biolink:SmallMolecule \
  --predicate-1 biolink:affects \
  --intermediate-category biolink:Gene \
  --predicate-2 biolink:associated_with \
  --object-id MONDO:0009061 \
  --object-category biolink:Disease \
  --qualifier-1 biolink:object_aspect_qualifier=activity_or_abundance \
  --qualifier-1 biolink:object_direction_qualifier=increased \
  --expand-order right-first \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis
```

Right-first expansion is the default. If an empty result merits another attempt, run a new query
explicitly with `--expand-order left-first` and keep the runs separate.

## Selected-provider federation

Federation is explicit and accepts two to five named providers:

```bash
python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py one-hop \
  --subject-id CHEBI:31690 \
  --subject-category biolink:SmallMolecule \
  --predicate biolink:affects \
  --object-id NCBIGene:25 \
  --object-category biolink:Gene \
  --mode federated \
  --kp infores:rtx-kg2 \
  --kp infores:molepro \
  --acknowledge-public-query \
  --output-dir outputs/federated-imatinib-abl1
```

Federation defaults to the hard maximum of 50 results. Provider errors may coexist with useful
results; such a run exits 7 after retaining its artifacts and is marked partial. The same applies
to a failed provider in lookup mode. An explicit non-success ARAX response status exits 6 with
the raw response retained; it must not be reported as a successful zero-result query.

## Inspect saved provenance

Rebuild a bounded summary without network access:

```bash
python skills/ncats-arax/scripts/arax_client.py summarize \
  --request outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis/request.json \
  --response outputs/ivacaftor-cystic-fibrosis/response.json \
  --format text
```

The inspector accepts only the same constrained request shapes and fixed operations that the live
commands generate. Use `--format json` for the normalized view on standard output.

## Interpret results

- Follow each analysis's query-edge bindings; do not summarize every knowledge-graph edge.
- Preserve the physical edge subject, predicate, object, and qualifier values returned by ARAX.
  Returned predicates or qualifier aspects may be more specific than the query constraint.
- Inspect all source objects, including primary, aggregator, supporting-data, upstream-resource,
  and source-record URL fields.
- Trace aggregator edges to their primary/upstream sources and publications before claiming
  corroboration. Multiple providers can redistribute the same record; report distinct primary
  evidence, not provider count as confidence or independent replication.
- Treat `publication_availability: not_returned` as missing metadata, not evidence that no
  publications exist.
- Treat missing auxiliary-graph references and provider failures as explicit warnings.
- Consult the raw response whenever the bounded summary omits detail or the service response is
  partial, unfamiliar, or scientifically surprising.

## Deliberate exclusions

The client has no raw-query, workflow, operation, overlay, ranking, inference, link-prediction,
Pathfinder, ARS, batch, all-provider, three-hop, cache, daemon, SDK, MCP, or
natural-language-to-TRAPI surface. Do not work around those limits with direct HTTP calls under
this skill.

## Official references

Reviewed on 2026-09-30 against production ARAX 1.5.4 / TRAPI 1.5.0 (the URL still contains `v1.4`).
Live public smoke tests passed for preflight, normalization, qualified one-hop and endpoint-pinned
two-hop lookups, and RTX-KG2/MolePro federation. Results and provider availability can change.
The official introductory guide contains older response examples; use the deployed schema and
current ARAX source for field and operation contracts. No Python SDK is used by this client.

- [ARAX documentation](https://ncatstranslator.github.io/TranslatorTechnicalDocumentation/architecture/ara/arax/)
- [ARAX production OpenAPI](https://arax.transltr.io/api/arax/v1.4/openapi.json)
- [ARAXi operation documentation](https://github.com/RTXteam/RTX/blob/master/code/ARAX/Documentation/DSL_Documentation.md)
- [ARAX query execution and scoreless resultification](https://github.com/RTXteam/RTX/blob/master/code/ARAX/ARAXQuery/ARAX_query.py)
- [Translator Reasoner API](https://github.com/NCATSTranslator/ReasonerAPI)
- [Biolink Model](https://biolink.github.io/biolink-model/)

© K-Dense-AI · MIT · K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой