SKILLEMALL.ai

BC medical-device-code-review

Проверка кода программного обеспечения медицинского оборудования (соответствует IEC 62304, требованиям NMPA для регистрации медицинского оборудования в Китае). Активируется, когда пользователь запрашивает проверку кода, анализ кода, проверку безопасности кода, проверку качества кода, проверку соответствия кода, аудит безопасности кода, обзор кода, проверку кода, проверку этого кода, посмотрите мой код, есть ли ошибки, есть ли проблемы с кодом и т. д. Применяется к программному обеспечению медицинского оборудования класса II и III, такому как хирургические роботы, мониторы пациента, инфузионные насосы, а также к любому программному обеспечению медицинского оборудования, связанному с безопасностью пациентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«医疗设备软件代码审核(符合IEC 62304、NMPA中国医疗器械注册要求)。当用户要求审核代码、审查代码、代码检查、代码安全审查、代码质量…»

医疗设备软件代码审核(符合IEC 62304、NMPA中国医疗器械注册要求)。当用户要求审核代码、审查代码、代码检查、代码安全审查、代码质量审查、代码合规检查、代码安全审计、代码评审、code review、代码审查、审核这段代码、帮我看看代码、有bug吗、代码有问题吗等关键词时触发。适用于手术机器人、监护仪、输液泵等二类、三类医疗器械软件,以及任何涉及患者安全的医疗设备软件。

ClawHub Agent Skills автор: myjnathan v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 670 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверка кода программного обеспечения медицинского оборудования (соответствует IEC 62304, требованиям NMPA для регистрации медицинского оборудования в Китае).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/fda-cybersecurity.md:57
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Penetration testing (for higher risk)
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/owasp-medical.md:8
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | 2 | Insufficient Authentication/Authorization | Weak auth, privilege escalation |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/owasp-medical.md:111
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    ### Penetration Testing

Просканировано файлов: 6. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 670 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only medical-device code review checklist, with no executable code, persistence, credential use, or data-sharing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.