SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD health-checkup-recommender

Сервис рекомендаций по медицинским осмотрам на основе данных OceanBus. Используйте, когда пользователям нужны персонализированные планы осмотров с учетом возраста, пола, симптомов и семейного анамнеза, основанные на руководствах Национальной комиссии по здравоохранению 2025 года, данных BMJ, JAMA и Национального онкологического центра. Генерирует QR-коды для записи в более чем 220 городах по всей стране. npm install oceanbus. Развертывание без серверов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OceanBus-powered evidence-based health checkup recommendation service.…»

OceanBus-powered evidence-based health checkup recommendation service. Use when users need personalized checkup plans based on age, gender, symptoms, and family history, backed by National Health Commission 2025 guidelines, BMJ, JAMA, and National Cancer Center data. Generates QR codes for booking at 220+ cities nationwide. npm install oceanbus. Zero server deployment.

ClawHub Agent Skills автор: ryanbihai v4.6.1 MIT-0 22 файла тело ≈ 2 126 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сервис рекомендаций по медицинским осмотрам на основе данных OceanBus.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураРазработкатип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:155
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…9ZZ/0wAx…8jy/kbhs…gJ5+F2mt…V7I+EoRK…K7A==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:185
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…2YE+3fQp…lVw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:220
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…4hd+2E8N…oYe/ZdlJy+J3uC…Hmg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token reference/evidence_mappings_2025.json:360
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "HaoL…ose": {
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token reference/evidence_mappings_2025.json:405
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "HaoL…und": {
      в кавычках

    Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2126 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The core checkup recommendation and QR booking flow is plausible, but the skill also documents sensitive health-context handoff to external human-support systems without enough scoping or disclosure consistency.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.