SKILLEMALL.ai

BC medical-device-iomt-compliance

Помощник по соответствию нормативным требованиям для интеллектуальных медицинских устройств (IoMT) с датчиками/приложениями/облаком: пути регистрации SaMD+SiMD, кибербезопасность IEC 81001-5-1, прослеживаемость UDI, удаленный мониторинг RPM. За 3 минуты разберитесь в головоломке соответствия NMPA/FDA/MDR для сетевых устройств, получите список документов для подачи и ключевые моменты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«带传感器/APP/云的智能医疗器械(IoMT)合规助手:SaMD+SiMD注册路径、网络安全IEC 81001-5-1、UDI追溯、RPM远…»

带传感器/APP/云的智能医疗器械(IoMT)合规助手:SaMD+SiMD注册路径、网络安全IEC 81001-5-1、UDI追溯、RPM远程监测。3分钟理清联网器械的NMPA/FDA/MDR合规拼图,输出可提交文档清单与要点。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 477 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по соответствию нормативным требованиям для интеллектуальных медицинских устройств (IoMT) с датчиками/приложениями/облаком: пути регистрации…

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

ПроцедураИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
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

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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 114 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 "display_name"

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: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 477 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)
  • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a document-only medical device IoMT compliance helper with disclosed scope and no evidence of hidden execution, data access, persistence, or credential handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 5 сент. 2026 г.