openbio

インストール

bunx skills add https://github.com/openbio-ai/skills --skill openbio

認証

必須：OPENBIO_API_KEY 環境変数。

ユーザーに http://openbio.tech/profile#apikeys で API キーを作成し、環境変数に安全に保存するよう伝えてください。

ユーザーが OpenBio にサインインしていない場合は、まず OpenBio（https://openbio.tech/auth）にサインインしてアカウントを作成し、その後 API キーを作成するよう伝えてください。

export OPENBIO_API_KEY=your_key_here

ベース URL：https://api.openbio.tech/api/v1

バージョンの確認（最初に実行）

API を使用する前に、スキルが最新であることを確認してください。

curl -s "https://api.openbio.tech/api/v1/tools/skill-version"

これにより、{"skill": "openbio", "version": "X.Y.Z", ...} が返されます。このファイルの先頭にある version フィールド（現在 1.0.4）と比較してください。API からより新しいバージョンが返された場合：

bunx skills update

失敗した場合は、削除して再インストールしてください。

bunx skills remove openbio --global -y
bunx skills add openbio-ai/skills --skill openbio --global --agent '*' -y

クイックスタート

# Health check (no auth required)
curl -X GET "https://api.openbio.tech/api/v1/tools/health"

# List available tools
curl -X GET "https://api.openbio.tech/api/v1/tools" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY"

# Get tool schema (always do this first!)
curl -X GET "https://api.openbio.tech/api/v1/tools/{tool_name}" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY"

# Validate parameters before invoking (optional)
curl -X POST "https://api.openbio.tech/api/v1/tools/validate" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool_name": "search_pubmed", "params": {"query": "CRISPR", "max_results": 5}}'

# Invoke tool
curl -X POST "https://api.openbio.tech/api/v1/tools" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY" \
  -F "tool_name=search_pubmed" \
  -F 'params={"query": "CRISPR", "max_results": 5}'

判断ツリー：使用するツールの選択

What do you need?
│
├─ Protein/structure data?
│   └─ Read rules/protein-structure.md
│       → PDB, AlphaFold, UniProt tools
│
├─ Literature search?
│   └─ Read rules/literature.md
│       → PubMed, arXiv, bioRxiv, OpenAlex
│
├─ Genomics/variants?
│   └─ Read rules/genomics.md
│       → Ensembl, GWAS, VEP, GEO
│
├─ Sequence similarity search (BLAST)?
│   └─ Read rules/blast.md
│       → submit_blast, check_blast_status, get_blast_results
│
├─ Small molecule analysis?
│   └─ Read rules/cheminformatics.md
│       → RDKit, PubChem, ChEMBL
│
├─ Cloning/PCR/assembly?
│   └─ Read rules/molecular-biology.md
│       → Primers, restriction, Gibson, Golden Gate
│
├─ Plasmid analysis/editing?
│   └─ Read rules/plasmid.md
│       → parse_plasmid_file, edit_plasmid
│
├─ Structure prediction/design?
│   └─ Read rules/structure-prediction.md
│       → Boltz, Chai, ProteinMPNN, LigandMPNN
│
├─ Pathway analysis?
│   └─ Read rules/pathway-analysis.md
│       → KEGG, Reactome, STRING, g:Profiler (GO enrichment)
│
└─ Clinical/drug data?
    └─ Read rules/clinical-data.md
        → ClinicalTrials, ClinVar, FDA, Open Targets

重要なルール

1. ツールのスキーマを必ず先に確認する

# Before invoking ANY tool:
curl -X GET "https://api.openbio.tech/api/v1/tools/{tool_name}" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY"

パラメーター名は異なる場合があります（例：pdb_id ではなく pdb_ids）。エラーを防ぐため、スキーマを確認してください。

2. 長時間実行されるジョブ（submit_* ツール）

予測ツールは job_id を返します。完了するまでポーリングしてください。

# Check status
curl -X GET "https://api.openbio.tech/api/v1/jobs/{job_id}/status" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY"

# Get results with download URLs
curl -X GET "https://api.openbio.tech/api/v1/jobs/{job_id}" \
  -H "X-API-Key: $OPENBIO_API_KEY"

3. 品質のしきい値

データを取得するだけでなく、解釈してください。

AlphaFold pLDDT：> 70 = 信頼性が高い、< 50 = 無秩序 実験的分解能：結合部位では < 2.5 Å GWAS p 値：< 5×10⁻⁸ = ゲノムワイド有意 Tanimoto 類似度：> 0.7 = 類似化合物

詳細なしきい値については、個別のルールファイルを参照してください。

ルールファイル

ドメイン固有の知識については、以下を読んでください。

コア API

ファイル	説明
rules/api.md	コアエンドポイント、認証、ジョブ管理

データアクセスツール

ファイル	対象ツール
rules/protein-structure.md	PDB、PDBe、AlphaFold、UniProt
rules/literature.md	PubMed、arXiv、bioRxiv、OpenAlex
rules/genomics.md	Ensembl、ENA、Gene、GWAS、GEO
rules/blast.md	NCBI BLAST 配列類似性検索
rules/cheminformatics.md	RDKit、PubChem、ChEMBL
rules/molecular-biology.md	プライマー、PCR、制限酵素、アセンブリ
rules/plasmid.md	parse_plasmid_file、edit_plasmid
rules/pathway-analysis.md	KEGG、Reactome、STRING、g:Profiler
rules/clinical-data.md	ClinicalTrials、ClinVar、FDA

ML 予測ツール（詳細）

ファイル	ツール	ユースケース
rules/structure-prediction.md	索引	すべての予測ツールを選ぶための判断ツリー
rules/boltz.md	Boltz-2	構造＋結合親和性
rules/chai.md	Chai-1	マルチモーダル（タンパク質＋リガンド＋RNA＋糖鎖）
rules/simplefold.md	SimpleFold	単一タンパク質の高速フォールディング
rules/proteinmpnn.md	ProteinMPNN	固定バックボーンの配列設計
rules/ligandmpnn.md	LigandMPNN	リガンドを考慮した配列設計
rules/thermompnn.md	ThermoMPNN	安定性（ΔΔG）予測
rules/geodock.md	GeoDock	タンパク質間ドッキング
rules/pinal.md	Pinal	テキストからのデノボ設計
rules/boltzgen.md	BoltzGen	エンドツーエンドのバインダー設計

ツールカテゴリの概要

カテゴリ	件数	例
タンパク質構造	23	fetch_pdb_metadata, get_alphafold_prediction
文献	14	search_pubmed, arxiv_search, biorxiv_search_keywords
ゲノミクス	27	lookup_gene, vep_predict, gwas_search_associations_by_trait
配列類似性	3	submit_blast, check_blast_status, get_blast_results
ケモインフォマティクス	20+	calculate_molecular_properties, chembl_similarity_search
分子生物学	15	design_primers, restriction_digest, assemble_gibson
プラスミド	2	parse_plasmid_file, edit_plasmid
構造予測	15+	submit_boltz_prediction, submit_proteinmpnn_prediction
経路解析	26	analyze_gene_list, get_string_network, go_enrichment, convert_gene_ids
臨床データ	22	search_clinical_trials, clinvar_search

トラブルシューティング：スキルの更新

API から、このファイルに記載されているものより新しいバージョンが返された場合（上記のバージョン確認を参照）、スキルを更新してください。コマンドについては、冒頭の「バージョン確認」セクションを参照してください。

よくある間違い

1. スキーマを確認しない → パラメーターエラーが発生します。事前にパラメーターを確認するには、POST /api/v1/tools/validate を使用してください。
2. 品質指標を無視する → 信頼性の低いデータを使用することになります。
3. タスクに合わないツールを使う → ルールファイルの判断ツリーを確認してください。
4. ジョブのポーリングをしない → 予測結果を取得できません。
5. ツール名を間違える → 404 レスポンスには、類似するツール名を示す「Did you mean?」の候補が含まれます。

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ヒント：迷ったときは、ツールを検索してください：GET /api/v1/tools/search?q=your_query