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OpenAI

Interroger les utilitaires Entrez NCBI (PubMed, Gene, Protein, Nucleotide, PMC, GEO)

ncbi-entrez-skill

En bref

Cette skill interroge les E-Utilities NCBI Entrez pour PubMed, Gene, Protein, Nucleotide, des métadonnées PMC et des flux GEO, en format compact. Les appels passent par `scripts/ncbi_entrez.py`. Une recherche se traite mieux avec `retmax=10` et `max_items=10`. Les endpoints typiques sont `esearch`, `esummary`, `efetch` et `elink`. GEO est inclus dans cette skill : on utilise `db=gds` ou `db=geoprofiles`, et l’on ne charge `references/geo.md` que lorsque la demande porte vraiment sur GEO. Un flux BLAST relève de `ncbi-blast-skill`, un flux PMC Open Access de `ncbi-pmc-skill`, et Datasets v2 de `ncbi-datasets-skill`. Dans le résumé destiné à la personne, on n’affiche jamais un PMID ou un DOI nu : chaque PMID devient un lien Markdown `[PMID …](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/…/)`, chaque DOI un lien `https://doi.org/…`, y compris dans un tableau ou une parenthèse. Le rendu par défaut est un Markdown court ; le JSON ou le XML brut n’est enregistré que s’il est demandé. En conversation longue, on relance ; un `...` d’aperçu n’est pas à recopier.

Ce que ça fait

  • Interroge Entrez (recherche, résumé, fetch, liens) via `ncbi_entrez.py`, avec `retmax` et `max_items` typiquement à 10.
  • Couvre aussi GEO (`db=gds` ou `geoprofiles`) et ne charge `references/geo.md` que si besoin.
  • Renvoie BLAST, PMC Open Access et Datasets v2 vers les skills sœurs.
  • Transforme chaque PMID et chaque DOI en lien Markdown, jamais en identifiant nu.

Pour qui, et un exemple

Les documentalistes et les biologistes qui cherchent dans PubMed, Gene ou GEO via Entrez, et veulent un résumé compact avec des liens cliquables, sans empiéter sur BLAST, PMC OA ou Datasets.

Exemple de demande : « Cherche dans PubMed KRAS et cancer colorectal, dix résultats, et rends chaque PMID cliquable ; pour GEO, appuie-toi sur la référence dédiée. »

On l’ouvre pour une synthèse Entrez (PubMed, Gene, Protein, Nucleotide, métadonnées PMC ou GEO), dès qu’une recherche, un résumé ou un lien compact est demandé. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.

Installer

Dans Codex : codex plugin add life-science-research@openai-curated (marketplace officielle du dépôt).

codex plugin add life-science-research@openai-curated

Fonctionne avec

  • Codex

Source : README : collection de plugins Codex ; la marketplace du dépôt s’appelle « Codex official ». D’autres agents ne sont pas nommés.

Niveau : Intermédiaire

Suppose un projet déjà en place chez l’éditeur et les outils décrits dans le SKILL.md.

À savoir

Dépôt officiel OpenAI. Ce sont des exemples de plugins Codex, souvent rédigés par l’éditeur du plugin (Figma, Stripe, Canva, etc.) et hébergés ici. Skill du plugin « life-science-research » dans openai/plugins.

Extrait du SKILL.md

La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :

Submit compact NCBI Entrez E-Utilities requests for PubMed, Gene, Protein, Nucleotide, PMC metadata, and GEO metadata workflows. Use when a user wants concise Entrez search, fetch, summary, or link results; save raw JSON or XML only on request.

Citée depuis le SKILL.md au commit 2611465 . Le dossier contient aussi 3 fichiers annexes (agents/, references/, scripts/).

Le SKILL.md compte 39 lignes et 6 sections principales :

  • Operating rules
  • Execution behavior
  • Input
  • Output
  • Execution
  • References

Licence : Aucune licence trouvée

Vérifiée le 10 novembre 2026 sur : aucun fichier de licence dans le dossier ni à la racine du dépôt.

Aucune licence trouvée : extrait court cité uniquement (droit de courte citation). Pour le texte complet, consultez la source.

Source. Fiche rédigée par iadujour.fr à partir de : Frontmatter, sections et corps du SKILL.md, README du dépôt. Consultée le 10 novembre 2026. Dépôt : openai/plugins .
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