SKILLEMALL.ai

BC disease-investigation-zhcn

Проведение комплексных исследований заболеваний на основе академической литературы, эпидемиологических данных, клинических руководств, информации о лекарствах и отчетов о клинических испытаниях. Пользователи могут запрашивать информацию о механизмах возникновения заболеваний, симптомах, медикаментозном вмешательстве, схемах лечения, патентной ситуации и возможностях коммерческого развития. Загружать этот навык при запросах, касающихся следующего: - Патогенез и молекулярные механизмы заболеваний - Региональная заболеваемость и подтипы заболеваний - Клинические симптомы и диагностические показатели - Схема лечения и конвейер разработки лекарств - Анализ патентов и интеллектуальной собственности в области лечения - Коммерческое развитие и информация о сделках Типичные запросы - Механизм возникновения немелкоклеточного рака легкого (НМРЛ) - Схема лечения гриппа - Заболеваемость лейкемией в Китае - Клинические проявления депрессии - Патентная ситуация PD-1/PD-L1 - Конвейер разработки лекарств для немелкоклеточного рака легкого

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«综合学术文献、流行病学数据、临床指南、药物情报及临床试验报告,开展全面的疾病调研。 用户可能询问疾病发病机制、症状、药物干预、治疗方案、专利…»

综合学术文献、流行病学数据、临床指南、药物情报及临床试验报告,开展全面的疾病调研。 用户可能询问疾病发病机制、症状、药物干预、治疗方案、专利格局及商业发展机会。 当查询涉及以下内容时加载本技能: - 疾病病理与分子机制 - 疾病地区发病率与亚型 - 临床症状与诊断指标 - 治疗格局与药物研发管线 - 治疗领域的专利与知识产权分析 - 商业发展与交易情报 典型查询 - 非小细胞肺癌(NSCLC)的发病机制 - 流感的治疗方案 - 中国白血病的发病率 - 抑郁症的临床表现 - PD-1/PD-L1 专利格局 - 非小细胞肺癌的药物研发管线

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 631 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Проведение комплексных исследований заболеваний на основе академической литературы, эпидемиологических данных, клинических руководств, информации о лекарствах…

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: disease-investigation-zhcn (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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

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: 70
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1631 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 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent disease-research guide that uses a disclosed PatSnap MCP connection and does not show hidden, destructive, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.