SKILLEMALL.ai

BC precision-oncology-zhcn

Предоставляет отчеты о раке и его лечении, основываясь на комплексном анализе академической литературы, эпидемиологических отчетов, клинических и лекарственных руководств, а также отчетов о клинических испытаниях. Проводит детальный молекулярно-биологический и гистологический анализ на основе механизмов канцерогенеза. Загружается при запросах, касающихся: - Рак или опухоль - Механизмы канцерогенеза - Лечение рака или опухоли Типичные запросы: - Как возникает рак молочной железы? - Первая и вторая линия терапии лейкемии - Прогресс в лечении рака поджелудочной железы с помощью CAR-T терапии - Заболеваемость и распространенность колоректального рака в Азии - Какие неудовлетворенные медицинские потребности существуют в лечении глиобластомы?

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«综合学术文献、流行病学报告、临床与药物指南及临床试验报告,提供关于癌症及其治疗的报告。 基于癌变机制进行详细的分子生物学和组织学分析。 当…»

综合学术文献、流行病学报告、临床与药物指南及临床试验报告,提供关于癌症及其治疗的报告。 基于癌变机制进行详细的分子生物学和组织学分析。 当查询涉及以下内容时加载本技能: - 癌症或肿瘤 - 癌变机制 - 癌症或肿瘤的治疗 典型查询 - 乳腺癌是如何发生的? - 白血病的一线和二线治疗 - CAR-T 疗法治疗胰腺癌的进展 - 亚洲结直肠癌的发病率和患病率 - 胶质母细胞瘤治疗中有哪些未满足的医疗需求?

ClawHub Agent Skills автор: XK v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 782 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Предоставляет отчеты о раке и его лечении, основываясь на комплексном анализе академической литературы, эпидемиологических отчетов, клинических и…

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

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 2. 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: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1782 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 204 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed oncology research skill that uses PatSnap MCP data access, with some scope and medical-safety caveats but no evidence of hidden, destructive, or deceptive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.