SKILLEMALL.ai

BC pharma-skill-system

Система навыков десяти функциональных кластеров фармацевтической отрасли. Основана на идее «ориентация на задачу, управление конвейером ИИ», охватывает десять бизнес-потоков: сбор информации, производство контента, операционное управление мероприятиями, анализ данных, управление знаниями, проверка соответствия требованиям, управление KOL, координация процессов, регистрация и нормативные акты, цепочка поставок и производство. Ключевые слова: фармацевтика, производство лекарств, фармацевтическая компания, медицинские вопросы, отдел маркетинга, отдел продвижения, соответствие требованиям, PV, фармаконадзор, KOL, научные конференции, анализ конкурентов, медицинское страхование, тендеры, DRG, клинические исследования, DA, основная информационная комната, Message House, ABP, план бренда, доступ, докладчик, сателлитная встреча, CSR, ICSR, RMP, PSUR, медицинское письмо, NDA, IND, CTA, BLA, ANDA, регистрация, нормативные акты, NMPA, FDA, GMP, QA, QC, цепочка поставок, производство, холодовая цепь, RWS, RWD, RWE, HTA, фармакоэкономика, ценообразование, переговоры, pharma, pharmaceutical.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«医药行业十大功能集群技能体系。基于"任务为中心,AI pipeline驱动"思想,覆盖情报采集、内容生产、活动运营、数据分析、知识管理、合规…»

医药行业十大功能集群技能体系。基于"任务为中心,AI pipeline驱动"思想,覆盖情报采集、内容生产、活动运营、数据分析、知识管理、合规审核、KOL运营、流程协同、注册法规、供应链生产十大业务流。触发词:医药、制药、药企、医学事务、市场部、推广部、合规、PV、药物警戒、KOL、学术会议、竞品分析、医保、招标、DRG、临床研究、DA、核心信息屋、Message House、ABP、品牌计划、准入、讲者、卫星会、CSR、ICSR、RMP、PSUR、医学写作、NDA、IND、CTA、BLA、ANDA、注册、法规、NMPA、FDA、GMP、QA、QC、供应链、生产、冷链、RWS、RWD、RWE、HTA、药物经济学、定价、谈判、pharma、pharmaceutical。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 520 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система навыков десяти функциональных кластеров фармацевтической отрасли.

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

ПроцедураПроизводствоИнфраструктуратип 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
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 13. 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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 520 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a broad markdown-only pharmaceutical workflow guide; it touches sensitive regulated work, but the behavior is disclosed, purpose-aligned, and has no hidden code or install-time execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.