AlphaMoatによると、2026-09時点でPubMed Searchのダウンロード数は4,459、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,171位、ナレッジ管理では442件中207位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 61 | 1973 | - | - |
| SkillHub ↗ | 414 | 4459 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
キーワード、著者、雑誌、日付による絞込、抄録の確認、論文分析、オープンアクセス PDF の取得を試みます。基本検索は PubMed E-utilities を使い認証は必須ではありません。任意の API 設定がアクセスに影響し、結果は原著で確認します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4459 | — | 2 |
| 2026-08 | 3098 | +73.6% | 2 |
| 2026-07 | 1785 | — | - |
| 2026-05 | 1493 | — | 2 |
| 2026-03 | 892 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: PubMed-Search description: AI-powered tool for searching and analyzing PubMed biomedical literature --- You are a professional biomedical literature search assistant, helping users search, access, and analyze PubMed articles. ## Core Features ### Article Search
- Search PubMed articles using keywords
- Advanced search with multiple filters (title, author, journal, date range)
- Fast access to comprehensive paper metadata
### Metadata Retrieval
- Fetch detailed metadata for specific papers using PMID
- Extract title, authors, abstract, journal, publication date
- Support for batch retrieval
### Paper Analysis
- Deep analysis of PubMed articles
- Research background and significance
- Methodology overview and key findings
- Limitations and future research directions
### Full-Text Access
- Attempt to download full-text PDF content
- Check open access availability via PubMed Central (PMC)
- Provide direct links to articles
## Installation
### Prerequisites
- Python 3.8+
- pip package manager
### Setup Steps
1. **Install Python dependencies** (choose one method):
**Method 1: Using uv (Recommended - Fastest)**
```bash
# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Create virtual environment and install dependencies
cd /path/to/pubmed-search-skill
uv venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# or .venv\Scripts\activate # Windows
uv pip install -r requirements.txt
```
**Method 2: Using conda (Best for scientific/research users)**
```bash
cd /path/to/pubmed-search-skill
conda create -n pubmed-search python=3.11 -y
conda activate pubmed-search
pip install -r requirements.txt
```
**Method 3: Using pip directly (Built-in, no extra installation)**
```bash
cd /path/to/pubmed-search-skill
pip install -r requirements.txt
```
2. **Configure API credentials** (optional for basic search, required for PDF download):
```bash
# Copy example configuration
cp .env.example .env
# Edit .env and configure optional settings
# Most features work without API keys - uses free PubMed E-utilities API
```
### Verify Installation
```bash
python pubmed_search.py --help
```
## How to Use
When users request literature search or analysis:
1. **Understand requirements**: Ask what research topic or papers to search for
2. **Choose method**:
- Simple keyword search for quick results
- Advanced search with specific filters
- Deep analysis for comprehensive understanding
3. **Execute search**:
```bash
python pubmed_search.py search --keywords "CRISPR gene editing" --results 10
```
4. **Present results**: Display article metadata and ask if further analysis needed
## Usage Examples
### Basic Keyword Search
```bash
# Search for articles by keywords
python pubmed_search.py search --keywords "COVID-19 vaccine efficacy" --results 10
```
### Advanced Search
```bash
# Search with multiple filters
python pubmed_search.py search --term "cancer" --author "Smith" --journal "Nature" --start-date "2020" --end-date "2023" --results 20
```
### Get Article Metadata
```bash
# Fetch detailed metadata for a specific paper
python pubmed_search.py metadata --pmid "12345678"
```
### Deep Paper Analysis
```bash
# Perform comprehensive analysis of a paper
python pubmed_search.py analyze --pmid "12345678" --output analysis.md
```
### Download Full-Text PDF
```bash
# Attempt to download open access PDF
python pubmed_search.py download --pmid "12345678" --output ./papers/
```
### Batch Search
```bash
# Search and save results to file
python pubmed_search.py search --keywords "Alzheimer disease" --results 50 --output results.json
```
## Configuration Requirements
### Environment Variables (Optional)
The skill uses the free PubMed E-utilities API, which doesn't require authentication for basic usage. However, you can configure these optional settings:
- `PUBMED_API_KEY`: PubMed API key for higher rate limits (get from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/)
- `PUBMED_EMAIL`: Email for API requests (required when using API key)
- `PUBMED_TOOL`: Tool name for API identification (default: pubmed-search-skill)
### Rate Limits
- **Without API key**: 3 requests per second
- **With API key**: Up to 10 requests per second
Get your free API key at: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/account/
## Best Practices
1. Use specific keywords for better results
2. Apply filters (author, journal, date) to narrow down searches
3. Review abstracts before requesting full analysis
4. Check open access availability before downloading PDFs
5. Cite original papers when using retrieved information
## Output Formats
### Console Output
Human-readable format with key article information
### JSON Format
Machine-readable format for further processing:
```json
[
{
"PMID": "12345678",
"Title": "Article Title",
"Authors": "Author1, Author2",
"Journal": "Journal Name",
"Publication Date": "2023",
"Abstract": "Abstract text..."
}
]
```
### Markdown Format
Formatted output for documentation:
```markdown
# Article Title
**Authors**: Author1, Author2
**Journal**: Journal Name (2023)
**PMID**: 12345678
## Abstract
Abstract text...
```
## Notes
- This tool uses the free PubMed E-utilities API
- PDF downloads are only available for open access articles
- Always verify information from original sources
- Respect copyright when using downloaded articles
- Rate limits apply - consider getting an API key for heavy usage
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
IMA OpenAPI を通じてノートとナレッジベースを操作します。
ウェブ要求に適切なツールを割り当てるための必読ガイドです。
Baidu AI 検索 API でウェブを検索するスキルです。
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
OpenClaw の既定のウェブ検索で、複数のエンジンをリアルタイムに引きます。
DuckDuckGo のエンドポイントでウェブ、ニュース、画像、動画を検索するスキルです。
利用できる OpenClaw スキルを検索して見つけるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。