SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD personal-health-archive-trend

Локальный навык анализа тенденций в медицинских картах взрослых, с платной разблокировкой расширенной верстки и межгодовой сравнительной функции. Создает структурированные карты на основе предоставленных отчетов о медицинских осмотрах/госпитализации локально на вашем устройстве. Оплата производится через WeChat Pay за каждое использование (5,99 юаней). Медицинские данные обрабатываются исключительно локально и не загружаются на какие-либо внешние серверы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地运行的成人健康档案趋势分析 Skill，付费解锁高级排版与跨年度对比功能。在用户本地根据提供的体检/住院报告生成结构化档案，通过微信支付…»

本地运行的成人健康档案趋势分析 Skill，付费解锁高级排版与跨年度对比功能。在用户本地根据提供的体检/住院报告生成结构化档案，通过微信支付按次（5.99 元）完成付费，健康资料全程仅在本地处理，不向任何外部服务器上传。

ClawHub Agent Skills автор: williswu v0.1.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 492 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Локальный навык анализа тенденций в медицинских картах взрослых, с платной разблокировкой расширенной верстки и межгодовой сравнительной функции.

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

ПроцедураИИ и агентыТорговлятип 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
64
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

  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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv mch-demo-adult/Dockerfile:14
    Чтение файла .env
    # 如需默认值，可改为 COPY .env.example .env.example
  • низкая Опасные команды cmd-background-process mch-demo-adult/部署说明.md:33
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
    5. 启动：`sudo systemctl enable --now caddy`（或 `caddy run`）。Caddy 自动申请并续期证书。
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing"

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (personal-health-archive-trend) не совпадает с папкой (personal-health-archive-trend-paid)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 492 токенов

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 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly describes a paid local health-record tool, but bundled backend code and deployment docs contradict the local-only privacy promise for sensitive health data.
LLM: suspicious (high) · 7 авг. 2026 г.