AC precision-oncology
Объединяет академические исследования, эпидемиологические отчеты, клинические и фармацевтические руководства и отчеты о клинических испытаниях, а затем предоставляет отчет о раке и его лечении. Подробное молекулярно-биологическое и гистологическое профилирование на основе канцерогенеза. Загрузите навык, когда запросы касаются — рака или опухоли — канцерогенеза — лечения рака или опухоли. Типичные запросы — Как возникает рак молочной железы? — Лечение лейкемии первой и второй линии — Прогресс CAR-T-терапии при лечении рака поджелудочной железы — Заболеваемость и распространенность колоректального рака в Азии — Каковы неудовлетворенные медицинские потребности в лечении глиобластомы?
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Combine the academic literatures, epidemiological reports, clinical a…»
Combine the academic literatures, epidemiological reports, clinical and pharmaceutical guidance & clinical trial reports, then give a report about the cancer and its treatment Detailed molecular biology and histology profiling based on carcinogenesis Load the skill when the queries are about - Cancer or tumour - carcinogenesis - treatment for the cancer or tumour Typical queries - How does breast cancer occur? - The first- and second-line treatments of leukemia - Progress of CAR-T therapies treating pancreatic cancer - Incidence and prevalence of colorectal cancer in Asia - What are the unmet medical needs in glioblastoma treatment?
Объединяет академические исследования, эпидемиологические отчеты, клинические и фармацевтические руководства и отчеты о клинических испытаниях, а затем…
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: 61, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3542 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 641 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.