SKILLEMALL.ai

AC grants

Навык для поиска грантов NIH для клинических исследователей. Форма запроса (идея исследования + этап карьеры + предварительные данные + среда + стратегия подачи заявки + известные целевые институты) определяет стратегию финансирования перед началом поиска. Выполняет анализ консенсусного позиционирования по 5 аспектам (с черновиком формулировок значимости/инновационности), сопоставляет исследование с нужными институтами NIH и секциями исследований через RePORTER, находит NOSI и совпадающие финансируемые проекты, а также создает редактируемый документ Word (.docx) с рекомендациями по механизмам с учетом бюджета/масштаба, сроками подачи и обязательной рекомендацией программного офицера. Используйте, когда пользователь спрашивает о финансировании исследований или делает любой запрос, связанный с грантами (например, «гранты для [тема]», «найти гранты для моей идеи исследования», «какие гранты подходят для моего исследования», «помогите найти финансирование NIH», «возможности получения грантов для моего исследования»). Только NIH — спонсоры, не входящие в NIH (PCORI, DOD CDMRP, VA, фонды), не входят в область применения и помечаются при вводе данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«NIH grant research skill for clinical researchers. Grill-me intake (re…»

NIH grant research skill for clinical researchers. Grill-me intake (research idea + career stage + preliminary data + environment + submission posture + known institute targets) locks down the funding strategy before any search runs. Runs a 5-facet Consensus positioning analysis (with draft Significance/Innovation language), maps the research to the right NIH institutes and study sections via RePORTER, finds NOSIs and funded overlap, and produces an editable Word document (.docx) with budget/scope-aware mechanism recommendations, submission timelines, and a mandatory program officer recommendation. Use when the user asks about research funding or makes any grant-related request (e.g., 'grants for [topic]', 'find grants for my research idea', 'what grants match my research', 'help me find NIH funding', 'grant opportunities for my research'). NIH-only scope — non-NIH funders (PCORI, DOD CDMRP, VA, foundations) are out of scope and flagged at intake.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 3 368 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 дн назад

Навык для поиска грантов NIH для клинических исследователей.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторWordДанные и аналитикаМаркетингИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3368 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 961: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.