BD biomedical-paper
AI-генерация биомедицинских рукописей с выводом в docx. Активируется, когда пользователь предоставляет китайский черновик/план и запрашивает полную англоязычную научную статью. Включает: Реферат, Введение, Методы, Результаты, Обсуждение, Список литературы. Специализируется на: эпидемиологии GBD, когортных исследованиях (CHARLS/NHANES), кросс-секционных медиационных анализах, фармаконадзоре (FAERS). Также поддерживает: форматирование китайских диссертаций (学位论文). Особенности: генерация python-docx, нумерованные ссылки по Ванкуверу, форматирование под конкретный журнал. Уверенность: Высокая (проверенный рабочий процесс с более чем 30 успешными статьями)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered biomedical manuscript generation with docx output. Activate…»
AI-powered biomedical manuscript generation with docx output. Activates when user provides Chinese draft/outline and requests full English research paper. Includes: Abstract, Introduction, Methods, Results, Discussion, References. Specialized for: GBD epidemiology, cohort studies (CHARLS/NHANES), cross-sectional mediation analyses, pharmacovigilance (FAERS). Also supports: Chinese graduate/doctoral thesis (学位论文) formatting. Features: python-docx generation, Vancouver numbered references, journal-specific formatting. Confidence: High (validated workflow with 30+ successful papers)
AI-генерация биомедицинских рукописей с выводом в docx.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 41/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (biomedical-paper) не совпадает с папкой (biomedical-paper-billing)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 69
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3114 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 586 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 49 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.