SKILLEMALL.ai

BD med-discharge-record-gen

Генерация стандартной выписной карты на основе истории болезни стационарного больного. Вводятся история болезни, записи о течении заболевания и т. д., вызывается внутренняя медицинская большая модель, выводится структурированная выписная карта (содержащая семь полей: основной диагноз при поступлении, состояние при поступлении, диагноз при поступлении, течение лечения, диагноз при выписке, состояние при выписке, рекомендации при выписке).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据住院病历生成标准出院记录。输入入院记录、病程记录等,调用内部医疗大模型,输出结构化出院记录(含主诉、入院情况、入院诊断、诊疗经过、出院诊…»

根据住院病历生成标准出院记录。输入入院记录、病程记录等,调用内部医疗大模型,输出结构化出院记录(含主诉、入院情况、入院诊断、诊疗经过、出院诊断、出院情况、出院医嘱七个字段)。

ClawHub Agent Skills автор: Unisound-LLM v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 899 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация стандартной выписной карты на основе истории болезни стационарного больного.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

  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: 5. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (med-discharge-record-gen) не совпадает с папкой (unisound-discharge-record)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 899 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)
  • +3Длина description 87: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill has a legitimate medical-document purpose, but it handles sensitive patient records with network transfer and optional plaintext persistence that are not scoped clearly enough.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.