SKILLEMALL.ai

BD ai-medical-device-compliance

Практическое руководство по глобальной регистрации и соответствию нормативным требованиям для медицинских изделий с использованием ИИ/МО — охватывает полный путь регистрации в США FDA (510(k)/De Novo/PMA, предварительное управление изменениями PCCP, QMSR, сетевая безопасность SBOM), ЕС (классификация MDR Rule 11, ИИ-акт для высокорисковых устройств с 2028-08-02, клиническая оценка CER/PMCF), Китае NMPA (определение классификации, руководство по обновлению 2026, регистрация изменений, локализация данных 1000 случаев, инновационный канал), включая сравнение требований к клиническим доказательствам, управление изменениями и полный жизненный цикл (GMLP/дрейф алгоритма), сравнение циклов расходов и стратегию параллельного выхода на рынок в трех регионах. Предназначено для инженеров по нормативным вопросам медицинских изделий, руководителей по исследованиям и разработкам и международному бизнесу, с бесплатным локальным инструментом для однократного запроса классификации, пути, оценки цикла расходов и определения триггеров изменений в трех регионах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI/ML 医疗器械全球注册合规实操手册——覆盖美国FDA(510(k)/De Novo/PMA、PCCP预设变更控制、QMSR、网络安全S…»

AI/ML 医疗器械全球注册合规实操手册——覆盖美国FDA(510(k)/De Novo/PMA、PCCP预设变更控制、QMSR、网络安全SBOM)、欧盟(MDR Rule 11分类、AI Act高风险2028-08-02、CER/PMCF临床评价)、中国NMPA(分类界定、2026更新指南、变更注册、1000例数据本地化、创新通道)三地完整注册路径,含临床证据要求对比、变更管理与全生命周期(GMLP/算法漂移)、三地费用周期对比与并行出海策略。面向医械法规工程师、研发与国际业务负责人,附零依赖本地工具一键查询三地分类、路径、费用周期估算与变更触发判定。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 774 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Практическое руководство по глобальной регистрации и соответствию нормативным требованиям для медицинских изделий с использованием ИИ/МО — охватывает полный…

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

ПроцедураБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 280 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 774 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 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local AI medical-device compliance guide with an optional CLI, and I found no hidden network access, data collection, persistence, or credential handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.