SKILLEMALL.ai

AB pharma-csv-pro

Профессиональный CSV-анализ фармацевтических данных с соблюдением нормативных требований, обнаружением OOS/OOT, анализом стабильности и отчетностью в соответствии с GMP. Используйте для анализа производственных записей, исследований стабильности, проверки данных контроля качества, валидации методов и подачи документов в регулирующие органы, требующих проверки стандартов USP/EP/ChP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional pharmaceutical CSV analysis with regulatory compliance, O…»

Professional pharmaceutical CSV analysis with regulatory compliance, OOS/OOT detection, stability trending, and GMP-compliant reporting. Use for batch records analysis, stability studies, QC data validation, method validation, and regulatory submissions requiring USP/EP/ChP standard checks.

ClawHub Agent Skills автор: teagec v1.0.0 12 файлов тело ≈ 804 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Профессиональный CSV-анализ фармацевтических данных с соблюдением нормативных требований, обнаружением OOS/OOT, анализом стабильности и отчетностью в…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторПроизводствоДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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: 33
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 804 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill runs locally, but it makes pharmaceutical compliance and GMP claims that the implementation does not support well enough for regulated use.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.