AC disease-investigation
Проведение комплексного исследования заболеваний с использованием академической литературы, эпидемиологических данных, клинических руководств, фармацевтической информации и отчетов о клинических испытаниях. Пользователи могут запрашивать информацию о патогенезе заболеваний, симптомах, фармацевтических вмешательствах, вариантах лечения, патентных ландшафтах и возможностях развития бизнеса. Загрузите навык при запросах, касающихся: - Патогенез и молекулярные механизмы заболеваний - Региональная заболеваемость и подтипы - Клинические симптомы и диагностические показатели - Ландшафт лечения и конвейер разработки лекарств - Анализ патентов и интеллектуальной собственности для терапевтических областей - Бизнес-развитие и информация о сделках Типичные запросы - Патогенез НМРЛ - Варианты лечения гриппа - Уровень заболеваемости лейкемией в Китае - Клинические проявления депрессии - Патентный ландшафт PD-1/PD-L1 - Конвейер разработки лекарств для НМРЛ
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct comprehensive disease investigation combining academic literat…»
Conduct comprehensive disease investigation combining academic literature, epidemiological data, clinical guidelines, pharmaceutical intelligence, and clinical trial reports. Users may inquire about disease pathogenesis, symptoms, pharmaceutical interventions, treatment options, patent landscapes, and business development opportunities. Load the skill when queries involve: - Disease pathology and molecular mechanisms - Regional disease incidence and subtypes - Clinical symptoms and diagnostic indicators - Treatment landscape and drug development pipeline - Patent and IP analysis for therapeutic areas - Business development and deal intelligence Typical queries - Pathogenesis of NSCLC - Treatment options for influenza - Incidence rates of leukemia in China - Clinical manifestations of depression - PD-1/PD-L1 patent landscape - Drug development pipeline for NSCLC
Проведение комплексного исследования заболеваний с использованием академической литературы, эпидемиологических данных, клинических руководств…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3451 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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)
- +3Длина description 875: рекомендуется 120–800 символов
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.