前言¶
做立项查重或竞品格局分析时，最费劲的一步往往不是分析本身，而是把分散在多个注册库里的信息凑齐：ClinicalTrials.gov 有一套字段，CDE、ChiCTR、ISRCTN、DRKS、WHO ICTRP 各管各的，PubChem 又是另一套。人工逐站检索、再手工归一化分期、状态、申办方和时间线，既慢又容易漏。下面介绍的 ct-registry 就是为这个环节准备的 Skill：一次检索跨多个来源，输出归一化后的结构化结果。
这是什么¶
ct-registry（临床试验注册检索专家）是一个基于通用 SKILL.md 格式的社区 Skill，坐标 @user_ff7413f5/ct-registry，发布者为 user_ff7413f5，归类 professional，当前版本 0.14.3。它面向临床试验注册数据的跨源检索与归一化聚合场景，产出 JSON / Markdown，用于立项查重、对照设计与竞品格局分析。
核心功能¶
按官方简介，已核实的能力有三项：
1、跨源检索：覆盖 ClinicalTrials.gov、CDE、ChiCTR、ISRCTN、DRKS、WHO ICTRP 以及 PubChem，统一查询入口。
2、归一化聚合：把不同来源的登记信息整理成一致的字段，包括分期、状态、申办方、时间线和竞品格局。
3、结构化产出：结果输出为 JSON 或 Markdown，便于直接接后续分析或存档。
此外提供可选集成：通过 pytrials 批量拉取 CT.gov（ClinicalTrials.gov）字段，适合需要大批量拉取而非单次检索的场景。
该 Skill 标记为 requires_api_key=true，即运行需要配置 API 密钥。
安装与启用¶
官方页面地址为 https://api.skillhub.cn/user_ff7413f5/ct-registry，SkillHub 页面为 https://www.skillhub.cn/skills/user_ff7413f5/ct-registry。本次编写时这两条地址均无法打开，因此具体的安装命令、采用的客户端（Cursor / Codex CLI / Claude Code 等）以及配置字段的真实写法未能核实，在此如实说明，不给出推测性的命令。
可以确认的信息是：该 Skill 来源于 community，来源分类为 professional，版本 0.14.3。启用时请以官方页面届时展示的安装方式为准，并按 requires_api_key=true 的标记提前准备好对应的 API 密钥。
典型用法¶
本次编写时官方页面无法访问，没有拿到可原文引用的官方示例，因此不在此编造用法。依据已核实的简介，其调用方向可以概括为：传入检索条件（适应症、申办方、分期或状态等），Skill 跨上述注册库执行检索，归一化后返回 JSON 或 Markdown 格式的聚合结果；需要批量拉取 CT.gov 字段时才启用 pytrials 集成。具体参数名称与调用格式，请以官方页面发布的内容为准。
适用场景与注意¶
适合两类人：一是医药研发相关人员，做立项查重和对照设计时需要快速确认全球范围内是否已有同类试验登记；二是做竞品格局分析的人，需要把多个注册库的试验分期、状态、申办方和时间线汇到一起看。
需要注意的限制：
- 数据覆盖面依赖各注册库的收录范围与同步时效，WHO ICTRP 等汇总库与一手注册库之间可能存在滞后，重要结论建议回到一手来源复核。
- 归一化字段意味着来源间的差异被抹平，若需要某来源的原始字段（例如 ClinicalTrials.gov 的完整里程碑数据），应使用 pytrials 批量拉取后再自行处理。
- 该 Skill 需要 API 密钥，涉及密钥管理与调用额度问题，批量拉取前建议先确认配额。
结尾¶
ct-registry 的价值在于把跨注册库检索和字段归一化这两件琐碎的事固化成一个可重复调用的流程，让立项查重与竞品格局分析不必从零拼数据。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_ff7413f5/ct-registry（SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_ff7413f5/ct-registry）。
