Source profileQuality 72/100Review permissions

affaan-m/ECC/docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget/SKILL.md

gget

Review gget's use cases, installation, workflow, and original source instructions.

Source repository stars
234,327
Declared platforms
0
Static risk flags
1
Last source update
2026-07-27
Source checked
2026-07-28

Decision brief

What it does—and where it fits

gget CLI または Python パッケージを使用してゲノム参照データベースにわたるクイックバイオインフォマティクス検索が必要なタスクにこのスキルを使用します。

Best for

    Not for

    • Tasks that require unconfirmed production actions or broad system permissions.
    • Environments where the pinned source and install steps cannot be inspected.

    Compatibility matrix

    Platform support, with evidence labels

    PlatformStatusEvidenceWhat to check
    CodexNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Claude CodeNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    CursorNot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Gemini CLINot declaredNo explicit evidencePortability before use
    Open the compatibility checker

    Installation

    Inspect first. Install second.

    The source command is displayed only when detected. A safe inspection prompt is always available so your agent can explain every action before execution.

    Source-detected install commandSource
    npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget"
    Safe inspection promptEditorial

    Inspect the Agent Skill "gget" from https://github.com/affaan-m/ECC/blob/4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38/docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget/SKILL.md at commit 4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38. List every install step, command, network request, credential, file read/write, external action, and rollback step. Explain whether it fits my task. Do not install or execute anything until I approve.

    Workflow

    What the source asks the agent to do

    1. 01

      使用するタイミング

      タスクが規制対象の臨床解釈、高スループット本番パイプライン、またはデータベースバージョンとローカルインデックスの細かい制御を必要とする場合は、gget の代わりに専用のワークフローを使用します。

      Ensembl ID、遺伝子メタデータ、転写産物の詳細、または配列の検索。フルローカルパイプラインを構築せずにクイックな BLAST または BLAT 検索を実行。Ensembl から参照ゲノムリンクとアノテーションを取得。
    2. 02

      インストール

      古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。

      古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。
    3. 03

      基本パターン

      1. 必要な種、アセンブリ、遺伝子 ID タイプ、データベースを特定する。 2. 引数に関する現在のモジュールドキュメントを確認する。 3. まず小さなクエリを実行する。 4. 明示的なファイル名と日付で出力を保存する。 5. モジュール名、バージョン、引数、データベースの前提条件を記録する。

      必要な種、アセンブリ、遺伝子 ID タイプ、データベースを特定する。引数に関する現在のモジュールドキュメントを確認する。まず小さなクエリを実行する。
    4. 04

      主要なモジュール

      正確な引数については現在のアップストリームドキュメントを使用してください。これらのモジュールは一般的な最初の選択肢です:

      gget search: 検索語から Ensembl ID を検索。gget info: Ensembl、UniProt、または関連 ID のメタデータを取得。gget seq: ヌクレオチドまたはアミノ酸配列を取得。

    Permission review

    Static risk signals and limitations

    Runs scripts

    medium · line 20

    The documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.

    python -m venv .venv

    Runs scripts

    medium · line 22

    The documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.

    python -m pip install --upgrade pip

    Evidence record

    Why each signal appears

    EvidenceSourceComputedTestedEditorial
    SignalValueEvidence typeMeaning
    Quality score72/100ComputedDocumentation, specificity, maintenance, and trust rules
    Repository stars234,327SourceRepository attention, not individual Skill quality
    Compatibility0 platformsSourceDeclared in the catalog source record
    Usage guideautomated source guideEditorialGenerated or reviewed according to the visible evidence level

    Pinned source

    Provenance and original SKILL.md

    Repository
    affaan-m/ECC
    Skill path
    docs/ja-JP/skills/scientific-pkg-gget/SKILL.md
    Commit
    4e973d3eaf92d97f8d2e2d8abb39d8bdc8711b38
    License
    MIT
    Collected
    2026-07-28
    Default branch
    main
    View the original SKILL.md

    gget

    gget CLI または Python パッケージを使用してゲノム参照データベースにわたるクイックバイオインフォマティクス検索が必要なタスクにこのスキルを使用します。

    使用するタイミング

    • Ensembl ID、遺伝子メタデータ、転写産物の詳細、または配列の検索。
    • フルローカルパイプラインを構築せずにクイックな BLAST または BLAT 検索を実行。
    • Ensembl から参照ゲノムリンクとアノテーションを取得。
    • 単一のインターフェースを通してタンパク質構造、パスウェイ、がん、発現、または疾患関連モジュールを照会。
    • Biopython、Snakemake、Nextflow、BLAST+、またはデータベース固有のクライアントなどの重いツールに移行する前に再現可能な最初の証拠ログを作成。

    タスクが規制対象の臨床解釈、高スループット本番パイプライン、またはデータベースバージョンとローカルインデックスの細かい制御を必要とする場合は、gget の代わりに専用のワークフローを使用します。

    インストール

    クリーンな Python 環境を使用します。

    python -m venv .venv
    . .venv/bin/activate
    python -m pip install --upgrade pip
    python -m pip install --upgrade gget
    gget --help
    

    uv が利用可能な場合:

    uv venv
    . .venv/bin/activate
    uv pip install gget
    

    古い環境を使用する前に、gget をアップグレードしてモジュールドキュメントを再確認します。gget が照会するアップストリームデータベースは時間とともに変化します。

    基本パターン

    CLI の形式:

    gget <module> [arguments] [options]
    

    Python の形式:

    import gget
    
    result = gget.search(["BRCA1"], species="human")
    print(result)
    

    一般的なワークフロー:

    1. 必要な種、アセンブリ、遺伝子 ID タイプ、データベースを特定する。
    2. 引数に関する現在のモジュールドキュメントを確認する。
    3. まず小さなクエリを実行する。
    4. 明示的なファイル名と日付で出力を保存する。
    5. モジュール名、バージョン、引数、データベースの前提条件を記録する。

    主要なモジュール

    正確な引数については現在のアップストリームドキュメントを使用してください。これらのモジュールは一般的な最初の選択肢です:

    • gget search: 検索語から Ensembl ID を検索。
    • gget info: Ensembl、UniProt、または関連 ID のメタデータを取得。
    • gget seq: ヌクレオチドまたはアミノ酸配列を取得。
    • gget ref: 参照ゲノムのダウンロードリンクを取得。
    • gget blast: クイック BLAST クエリを実行。
    • gget blat: サポートされているゲノムアセンブリに対して配列を配置。
    • gget muscle: 多重配列アライメントを実行。
    • gget diamond: 参照配列に対してローカル配列アライメントを実行。
    • gget alphafoldgget pdb: タンパク質構造参照を調べる。
    • gget enrichrgget opentargetsgget archs4gget bgeegget cbiogget cosmic: エンリッチメント、ターゲット、発現、がん、疾患関連データを探索。

    すべてのモジュールがすべての Python バージョンまたは依存関係セットをサポートするとは限りません。一部のオプションの科学的依存関係は、コアパッケージよりも狭いバージョンサポートを持ちます。

    クイック例

    遺伝子を検索:

    gget search -s human brca1 dna repair -o brca1-search.json
    

    遺伝子メタデータを取得:

    gget info ENSG00000012048 -o brca1-info.json
    

    配列を取得:

    gget seq ENSG00000012048 -o brca1-seq.fa
    

    小さな BLAST クエリを実行:

    gget blast "MEEPQSDPSVEPPLSQETFSDLWKLLPEN" -l 10 -o blast-results.json
    

    Python の例:

    import gget
    
    genes = gget.search(["BRCA1", "DNA repair"], species="human")
    info = gget.info(["ENSG00000012048"])
    sequence = gget.seq("ENSG00000012048")
    

    再現性ログ

    科学的な出力については、クエリを再現するのに十分なメタデータを含めます。

    | 日付 | gget バージョン | モジュール | クエリ | 種/アセンブリ | 出力 | 注記 |
    | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
    | 2026-05-11 | `gget --version` | search | `BRCA1 DNA repair` | human | `brca1-search.json` | 実行前にドキュメントを確認 |
    

    以下も記録します:

    • Python バージョンと環境マネージャー。
    • gget setup を通してインストールされたオプションの依存関係。
    • クエリによって返されたデータベース固有の識別子。
    • 出力が JSON、CSV、FASTA、または DataFrame エクスポートのいずれであるか。
    • gget のアップグレードで解決された障害。

    レビューチェックリスト

    • インストールされた gget バージョンをアップグレードまたは確認したか?
    • 引数を使用する前に現在のアップストリームモジュールドキュメントを確認したか?
    • 種またはアセンブリは明示的か?
    • Ensembl/UniProt プレフィックスを含む識別子は正確に保存されているか?
    • 結果は臨床解釈ではなくデータベース出力としてラベル付けされているか?
    • 保存されたコマンドまたは Python スニペットからクエリを再現できるか?
    • オプションの依存関係は隔離された環境にインストールされているか?

    参考文献

    Alternatives

    Compare before choosing