SKILLEMALL.ai

BC redcap-crf-generator

Генератор словаря данных REDCap — преобразует документы Word/Excel (CRF/протокол) в словарь данных REDCap в формате CSV. Сценарии использования: - Пользователь загружает документы Word/Excel с КИП/протоколом клинического исследования, требуется сгенерировать словарь данных - Преобразование опросников/анкет в формат CSV, импортируемый в REDCap Особенности: - Интеллектуальное распознавание форм, разделов, структуры полей - Поддержка одиночного выбора, множественного выбора, шкал Лайкерта, шкал частоты - Автоматическая генерация имен переменных, совместимых с CDISC - Автоматическое распознавание содержимого изображений (OCR) для таблиц оценок - Поддержка логики ветвления, вычисляемых полей, полей загрузки файлов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«开发者:邹和建、刘从建 REDCap 数据字典生成器 - 将 Word/Excel 文档(CRF/方案)转换为 CSV 格式的 REDCa…»

开发者:邹和建、刘从建 REDCap 数据字典生成器 - 将 Word/Excel 文档(CRF/方案)转换为 CSV 格式的 REDCap 数据字典。 适用场景: - 用户上传临床试验 CRF/方案 Word/Excel 文档,要求生成数据字典 - 将问卷/调查表转换为 REDCap 可导入的 CSV 格式 功能特点: - 智能识别表单、分节、字段结构 - 支持单选题、多选题、Likert量表、频率量表 - 自动生成 CDISC 兼容的变量名 - 自动识别图片内容(OCR)用于评分表 - 支持分支逻辑、计算字段、文件上传字段

ClawHub Agent Skills автор: kenlcj v1.3.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 181 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генератор словаря данных REDCap — преобразует документы Word/Excel (CRF/протокол) в словарь данных REDCap в формате CSV.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
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-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1181 токенов

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
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly performs local REDCap CSV generation, but its instructions add sharing clinical-derived CSV files through Feishu without clear consent, recipient, or privacy controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.