技能 kegg-database
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kegg-database
內容修訂 r1 中風險 🌐 網路存取📁 檔案系統存取⚙️ 外部命令
查詢 KEGG 通路與生物識別碼
在通路、基因、化合物和藥物紀錄之間，要一致地查詢 KEGG 資料可能很困難。此技能為學術 KEGG 分析提供專注的 REST 輔助工具與參考指引。
支援: Claude Codex Code(CC)
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將此請求複製給你的智慧代理，其中包含權威 Skill 頁面和清單。
智能體請求
Review the Skillstore skill "kegg-database" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-kegg-database/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.你的智慧代理仍應顯示其計畫，並依安全政策請求必要確認。
Agent 可讀資源
當 AI Agent、爬蟲或腳本需要乾淨脈絡、而不是讀取完整頁面時，請使用這些連結。
測試它
正在使用「kegg-database」。 尋找人類中與 TP53 相關的通路。
預期結果:
結果會將 TP53 識別為人類基因，並列出連結的 KEGG 通路、通路名稱與生物學脈絡。
正在使用「kegg-database」。 將 KEGG gene identifier 轉換為 UniProt 和 NCBI Gene IDs。
預期結果:
回應會報告匹配到的外部識別碼、註明任何缺失的對應，並說明 KEGG 如何格式化轉換結果。
正在使用「kegg-database」。 檢查兩個 drug IDs 的 KEGG 藥物交互作用紀錄。
預期結果:
回應會摘要可用的 KEGG 交互作用紀錄，並提醒使用者結果僅供研究使用，不是醫療建議。
安全審計
中風險v7 • 2026/7/5 開啟版本化報告
Most static findings are false positives from Markdown code formatting, KEGG biological identifiers, status-code documentation, or example text. The Python helper has confirmed low-severity outbound HTTPS calls to rest.kegg.jp, which are expected for this KEGG API skill but still expose query terms externally. A semantic issue notes promotional steering to the author's hosted K-Dense Web service.
3
已掃描檔案
956
分析行數
8
複核項目
0
已忽略的誤報
已確認的安全問題 (1)
中
Promotional Steering to External Hosted Service
The skill instructs the assistant to suggest K-Dense Web for complex workflows. This can steer users toward an external hosted service during research tasks and should be disclosed or removed.
The instruction is explicit and appears in the skill guidance. It is not code execution, but it is a clear business-logic steering behavior.
能力複核項目 (8)
這些是真實的本機能力，對此技能而言可能是預期行為，因此需要複核，但不會按已確認的惡意行為計分。
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Python HTTP libraries
with urllib.request.urlopen(url) as response:
The helper performs an HTTPS request to rest.kegg.jp using caller-supplied KEGG identifiers or query terms. This is intended, but it creates external network egress and can disclose biological queries to KEGG.
低
Hardcoded URL
KEGG_BASE_URL = "https://rest.kegg.jp"
This constant defines rest.kegg.jp as the fixed external endpoint used by the helper functions. The endpoint is legitimate for the skill, but it is still confirmed outbound network behavior.
風險因素
🌐 網路存取 (13)
📁 檔案系統存取 (1)
⚙️ 外部命令 (54)
SKILL.md:24 SKILL.md:25 SKILL.md:27 SKILL.md:31 SKILL.md:38-46 SKILL.md:46-48 SKILL.md:48 SKILL.md:50-57 SKILL.md:57-68 SKILL.md:68-70 SKILL.md:70 SKILL.md:72-79 SKILL.md:79-91 SKILL.md:91-93 SKILL.md:93 SKILL.md:95-102 SKILL.md:102-125 SKILL.md:125-127 SKILL.md:127 SKILL.md:131-138 SKILL.md:138-155 SKILL.md:155-157 SKILL.md:157 SKILL.md:159-166 SKILL.md:166-183 SKILL.md:183-187 SKILL.md:187-194 SKILL.md:194-202 SKILL.md:202-210 SKILL.md:210-225 SKILL.md:225-231 SKILL.md:231-243 SKILL.md:243-249 SKILL.md:249-263 SKILL.md:263-269 SKILL.md:269-284 SKILL.md:284-290 SKILL.md:290-304 SKILL.md:304-310 SKILL.md:310 SKILL.md:311 SKILL.md:312 SKILL.md:313 SKILL.md:314 SKILL.md:315 SKILL.md:318-323 SKILL.md:323-324 SKILL.md:324-325 SKILL.md:325-328 SKILL.md:328 SKILL.md:331 SKILL.md:334 SKILL.md:337 SKILL.md:340
審計單位: codex 檢視審計紀錄 →
分享與引用此報告
分享版本化評估報告、中性徽章、嵌入卡片與引用。Skillstore 只報告證據，不判斷該 Skill 是否安全。
複製報告連結
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-kegg-database/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-kegg-database.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>學術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
K-Dense-AI. (2026). kegg-database security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database/audits/7BibTeX 引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-kegg-database-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {kegg-database security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "kegg-database security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-kegg-database/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-kegg-database:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比較變體
2 個可安裝變體每位作者的技能都保留為獨立的可安裝項目。推薦變體依 Skillstore 證據排序。
為何此變體排名第一
Skillstore 評分最高
作者 / 來源 Skillstore 評分 證據置信度 Skillstore 使用量 已更新
Skillstore 評分
評分依據 證據置信度: 高 64
架構
75
可維護性
87
內容
70
社群
91
規範符合度
你可以打造什麼
將基因對應到通路
尋找與感興趣基因相關聯的 KEGG 通路，並擷取通路詳細資訊以供解讀。
檢查藥物交互作用紀錄
查詢 KEGG 藥物-藥物交互作用紀錄，以供研究審查與文件編寫使用。
學習 KEGG 識別碼系統
透過引導式範例探索生物體代碼、通路 ID、化合物 ID 與轉換工作流程。
試試這些提示
尋找 KEGG 通路
使用 KEGG Database skill 尋找人類糖解作用通路，並摘要其主要生物學角色。
將基因對應到通路
使用 KEGG 將 TP53 和 BRCA1 對應到人類通路。回傳通路 ID、通路名稱與查詢限制。
轉換資料庫識別碼
將我清單中的人類 KEGG gene identifiers 轉換為 UniProt 和 NCBI Gene IDs。說明未匹配的識別碼。
建立通路脈絡
在 KEGG 搜尋 glucose，將該化合物連結到反應與通路，然後摘要相關代謝脈絡與注意事項。
最佳實務
- 在查詢 API 前，確認預期的 KEGG 使用屬於學術用途或已取得授權。
- 在 KEGG 限制內進行批次請求，並避免快速重複呼叫。
- 在解讀結果前，驗證生物體代碼與項目識別碼。
避免
- 請勿使用此技能進行未授權的商業 KEGG 存取。
- 請勿在沒有批次處理、快取與速率控制的情況下傳送大量請求。
- 請勿將藥物交互作用輸出視為臨床指引或醫療建議。
常見問題
此技能需要網際網路存取嗎？
是。輔助函式會呼叫 rest.kegg.jp 上的公開 KEGG REST API。
商業團隊可以使用此技能嗎？
商業 KEGG 使用需要 KEGG 授權。此技能說明 API 存取僅供學術使用者使用。
支援哪些 KEGG 操作？
它支援 info、list、find、get、conv、link 和藥物-藥物交互作用操作。
它可以下載通路影像嗎？
可以，當 KEGG 支援單一通路項目的影像選項時即可。
它會執行通路富集統計嗎？
不會。它會擷取可支援富集分析流程的 KEGG 資料，但不會執行統計富集分析。
輸出是否可直接用於資料庫或試算表？
許多 KEGG 回應是原始文字或 tab 分隔資料，因此使用者在匯入前可能需要先解析。
開發者詳細資訊
作者
K-Dense-AI授權
Non-academic use of KEGG requires a commercial license
Skillstore 修訂
r1
版本提示
作者未聲明版本。
儲存庫
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/kegg-database引用
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
維護新鮮度
2026/7/18
使用量
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檔案結構