SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF ct-safety

Обнаружение сигналов по диспропорциональности лекарств и событий на основе FDA FAERS (через общедоступный REST API openFDA): вычисляет PRR / ROR / IC / EBGM с 95% доверительными интервалами и флагами сигналов из таблицы 2x2 лекарство-событие. Единоразовый конвейер по умолчанию выдает ДВА основных результата — ① готовый к рендерингу HTML-отчет (визуальное заключение) и ② XLSX-рабочую книгу, содержащую ВСЕ необработанные подсчеты FAERS, таблицу 2x2, четыре метода и детали FDA-label / CN-PV / оценки для аудита построчно; JSON / Markdown сохраняются в качестве резервных копий для совместимости. Необязательный параметр --with-cn-pv добавляет качественный поиск по официальным бюллетеням фармаконадзора Китая (cdr-adr.org.cn) для подтверждения сигналов. Все данные являются общедоступными отчетами о нежелательных явлениях; ввод конфиденциальных данных или информации отсутствует — уровень B (обычный ввод данных + внешний поиск), быстрое внедрение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 FDA FAERS（经 openFDA 公开 REST API）做药物-事件 disproportionality 信号检测，计算 P…»

基于 FDA FAERS（经 openFDA 公开 REST API）做药物-事件 disproportionality 信号检测，计算 PRR / ROR / IC / EBGM 及 95% 置信区间与信号判定；一次性流水线默认产出两份核心交付物——① 可渲染的 HTML 报告（可视化结论）② XLSX 数据簿（含全部原始 FAERS 计数、2×2 表、四种方法及 FDA 标签/CN-PV/评分明细，供逐条查阅与审计）；同时保留 JSON / Markdown 作兼容备份。可选 --with-cn-pv 增加中国官方药物警戒通报（cdr-adr.org.cn）定性检索作信号佐证。所有数据均为公开不良事件报告，不输入任何保密数据或信息，B 档（普通数据输入 + 对外检索），可快速推广技能。 / Signal detection on FDA FAERS (via openFDA public REST API): computes PRR / ROR / IC / EBGM with 95% CIs and signal flags from the drug-event 2x2 table. The one-shot pipeline emits TWO core deliverables by default — ① a renderable HTML report (visual conclusion) and ② an XLSX workbook holding ALL raw FAERS counts, the 2x2 table, the four methods, and FDA-label / CN-PV / score details for line-by-line audit; JSON / Markdown are kept as compatibility backups. Optional --with-cn-pv adds qualitative China official PV bulletin search (cdr-adr.org.cn) as signal corroboration. All data are public adverse-event reports; zero confidential data or information input — B-tier quickly-adoptable.

ClawHub Agent Skills автор: Wintone Zhang v0.9.1 MIT-0 55 файлов тело ≈ 3 540 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Обнаружение сигналов по диспропорциональности лекарств и событий на основе FDA FAERS (через общедоступный REST API openFDA): вычисляет PRR / ROR / IC / EBGM с…

Как процесс F 56/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.md

ИнтеграцияExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
33
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
56/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
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. Сократите description до 1024 символов.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Обфускация obf-base64-blob adapters/bug_report.py:71
    Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
    "Bg1n…XQs
    детектор

Просканировано файлов: 55. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1043 символов, лимит 1024
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/*.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "cn_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "invocable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_commands"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/*.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3540 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: 15. 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)
  • +3Длина description 1043: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -322 из 27 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 15)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 33.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its public FAERS analysis purpose, but it adds under-scoped bug-report egress and cross-session agent logging that should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · 23 авг. 2026 г.