SKILLEMALL.ai

BC ebm-calculator

Калькулятор доказательной медицины для расчета чувствительности, специфичности, ППР, ЧПН, ЧБН и отношения правдоподобия. Важно для принятия клинических решений и обучения биостатистике.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-Based Medicine calculator for sensitivity, specificity, PPV,…»

Evidence-Based Medicine calculator for sensitivity, specificity, PPV, NPV, NNT, and likelihood ratios. Essential for clinical decision making and biostatistics education.

ClawHub Hermes автор: AIpoch v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 760 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Калькулятор доказательной медицины для расчета чувствительности, специфичности, ППР, ЧПН, ЧБН и отношения правдоподобия.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 170 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk_level"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "reviewer"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 760 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 170 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward local medical-statistics calculator; the main caution is that its optional output flag can overwrite a user-chosen file path.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.