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Menez des recherches documentaires complètes avec une levée d’ambiguïté des cibles, une évaluation des preuves et une extraction structurée des thèmes. Crée un rapport détaillé avec une liste de contrôle d'exhaustivité obligatoire, une synthèse de modèles biologiques et des hypothèses testables. Pour les cibles biologiques, résout les identifiants officiels (Ensembl/UniProt), les synonymes, les collisions de noms et rassemble le contexte d'expression/de voie avant la recherche documentaire. Produit un rapport uniquement par défaut ; méthodologie dans une annexe séparée si demandée. À utiliser lorsque les utilisateurs ont besoin d'analyses approfondies de la littérature, de profils cibles ou demandent « que dit la littérature sur X ? »

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Installation

$npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research

SKILL.md

A systematic approach to comprehensive literature research that starts with target disambiguation to prevent missing details, uses evidence grading to separate signal from noise, and produces a content-focused report with mandatory completeness sections.

| Gene symbol (EGFR, TP53, ATP6V1A) | Biological target | Phase 1 required | | Protein name ("V-ATPase", "kinase") | Biological target | Phase 1 required | | UniProt ID (P00533, Q93050) | Biological target | Phase 1 required | | Disease, pathway, method | General topic | Phase 1 optional | | "Literature on X" | Depends on X | Assess X |

CRITICAL: This phase prevents "missing target details" when literature is sparse or noisy.

Menez des recherches documentaires complètes avec une levée d’ambiguïté des cibles, une évaluation des preuves et une extraction structurée des thèmes. Crée un rapport détaillé avec une liste de contrôle d'exhaustivité obligatoire, une synthèse de modèles biologiques et des hypothèses testables. Pour les cibles biologiques, résout les identifiants officiels (Ensembl/UniProt), les synonymes, les collisions de noms et rassemble le contexte d'expression/de voie avant la recherche documentaire. Produit un rapport uniquement par défaut ; méthodologie dans une annexe séparée si demandée. À utiliser lorsque les utilisateurs ont besoin d'analyses approfondies de la littérature, de profils cibles ou demandent « que dit la littérature sur X ? » Source : mims-harvard/tooluniverse.

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-05
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que tooluniverse-literature-deep-research ?

Menez des recherches documentaires complètes avec une levée d’ambiguïté des cibles, une évaluation des preuves et une extraction structurée des thèmes. Crée un rapport détaillé avec une liste de contrôle d'exhaustivité obligatoire, une synthèse de modèles biologiques et des hypothèses testables. Pour les cibles biologiques, résout les identifiants officiels (Ensembl/UniProt), les synonymes, les collisions de noms et rassemble le contexte d'expression/de voie avant la recherche documentaire. Produit un rapport uniquement par défaut ; méthodologie dans une annexe séparée si demandée. À utiliser lorsque les utilisateurs ont besoin d'analyses approfondies de la littérature, de profils cibles ou demandent « que dit la littérature sur X ? » Source : mims-harvard/tooluniverse.

Comment installer tooluniverse-literature-deep-research ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/mims-harvard/tooluniverse --skill tooluniverse-literature-deep-research Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

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