AC disease-drug-intelligence
Навык анализа «заболевание → инновационный препарат» для ответа на вопросы в области биомедицины. Используется для ответа на вопросы типа «Какие инновационные, передовые, находящиеся в разработке или с новым механизмом действия препараты существуют для данного заболевания?» и создает сводный отчет с доказательствами, охватывающий тенденции в области заболеваний, мишеней, препаратов, клинического прогресса и механизмов действия. Он предназначен для запросов к нескольким базам данных, нормализации, фильтрации инноваций и генерации структурированных отчетов с использованием локальных адаптеров для ChEMBL, ClinicalTrials и Search.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A disease-to-innovative-drug analysis skill for biomedical question an…»
A disease-to-innovative-drug analysis skill for biomedical question answering. It is used to answer questions such as "What innovative, cutting-edge, pipeline, or novel-mechanism drugs exist for a given disease?" and produces an integrated evidence report covering disease, targets, drugs, clinical progress, and mechanism trends. It is designed for multi-database querying, normalization, innovation filtering, and structured report generation using local adapters for ChEMBL, ClinicalTrials, and Search.
Навык анализа «заболевание → инновационный препарат» для ответа на вопросы в области биомедицины.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 71, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2291 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.