SKILLEMALL.ai

BB tooluniverse-precision-medicine-stratification

Комплексная стратификация пациентов для прецизионной медицины путем интеграции геномных, клинических и терапевтических данных. На основе заболевания/состояния, геномных данных (герминальные варианты, соматические мутации, экспрессия) и необязательных клинических параметров выполняет многоэтапный анализ, охватывающий 9 фаз: уточнение диагноза, оценку генетического риска, молекулярную стратификацию по заболеваниям, фармакогеномный профиль, риск коморбидности/лекарственных взаимодействий, анализ путей, сопоставление клинических данных и рекомендаций, подбор клинических испытаний и интегрированное прогнозирование исходов. Генерирует количественную оценку риска прецизионной медицины (0-100) с присвоением уровня риска (низкий/промежуточный/высокий/очень высокий), алгоритм лечения (1-й/2-й/3-й линии), фармакогеномные рекомендации, информацию о подходящих клинических испытаниях и план мониторинга. Используйте, когда клиницисты спрашивают о стратификации риска пациента, выборе лечения, прогнозировании или персонализированной терапевтической стратегии при онкологических, метаболических, сердечно-сосудистых, неврологических или редких заболеваниях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive patient stratification for precision medicine by integra…»

Comprehensive patient stratification for precision medicine by integrating genomic, clinical, and therapeutic data. Given a disease/condition, genomic data (germline variants, somatic mutations, expression), and optional clinical parameters, performs multi-phase analysis across 9 phases covering disease disambiguation, genetic risk assessment, disease-specific molecular stratification, pharmacogenomic profiling, comorbidity/DDI risk, pathway analysis, clinical evidence and guideline mapping, clinical trial matching, and integrated outcome prediction. Generates a quantitative Precision Medicine Risk Score (0-100) with risk tier assignment (Low/Intermediate/High/Very High), treatment algorithm (1st/2nd/3rd line), pharmacogenomic guidance, clinical trial matches, and monitoring plan. Use when clinicians ask about patient risk stratification, treatment selection, prognosis prediction, or personalized therapeutic strategy across cancer, metabolic, cardiovascular, neurological, or rare diseases.

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills Agent Skills автор: FreedomIntelligence 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 11 854 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 14 ч назад

Комплексная стратификация пациентов для прецизионной медицины путем интеграции геномных, клинических и терапевтических данных.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: стоимость исполнения, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктураДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Стоимость исполнения вес 6
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11854 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11854 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 68, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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
  • +3Длина description 1004: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 72 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (31 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.