CC tooluniverse-drug-research
Генерирует подробные отчеты об исследованиях лекарств с уточнением соединений, оценкой доказательств и обязательными разделами полноты. Охватывает идентичность, химию, фармакологию, мишени, клинические испытания, безопасность, фармакогеномику и свойства ADMET. Используйте, когда пользователи спрашивают о лекарствах, медикаментах, терапевтических средствах или нуждаются в профилировании лекарств, оценке безопасности или исследованиях клинической разработки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates comprehensive drug research reports with compound disambigua…»
Generates comprehensive drug research reports with compound disambiguation, evidence grading, and mandatory completeness sections. Covers identity, chemistry, pharmacology, targets, clinical trials, safety, pharmacogenomics, and ADMET properties. Use when users ask about drugs, medications, therapeutics, or need drug profiling, safety assessment, or clinical development research.
Генерирует подробные отчеты об исследованиях лекарств с уточнением соединений, оценкой доказательств и обязательными разделами полноты.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenTOOLS_REFERENCE.md:14Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| 2D Image | `PubC…CID` | - |
таблица -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenTOOLS_REFERENCE.md:52Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| `PubC…CID` | Structure image | PNG image |
таблица
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 15396 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 15396 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 144
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 62 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 144 пунктов
- +4Есть примеры (34 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.