SKILLEMALL.ai

BC tcm-famous-doctor

Имитирует логику диагностики ведущих врачей, интеллектуальный опрос, диагностику по восьми принципам, подбор девяти конституциональных типов, динамически генерирует рецепты, анализ ролей императора, министров и помощников, ссылки на классические тексты и исторические медицинские случаи, добавляет множество синдромов, уточняет диагностику языка и пульса, проводит полное соответствие нормам и популяризацию знаний, не заменяет диагностику и лечение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«模拟顶级名医临证逻辑,智能问诊、八纲辨证、九种体质匹配,动态生成方药、君臣佐使解析、典籍出处及历代医案参考,新增多证型、细化舌脉判断,全程合…»

模拟顶级名医临证逻辑,智能问诊、八纲辨证、九种体质匹配,动态生成方药、君臣佐使解析、典籍出处及历代医案参考,新增多证型、细化舌脉判断,全程合规科普,不替代诊疗。

ClawHub Agent Skills автор: zhuhuaikuan v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 268 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Имитирует логику диагностики ведущих врачей, интеллектуальный опрос, диагностику по восьми принципам, подбор девяти конституциональных типов, динамически…

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

СправочникИнфраструктуратип 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

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: 3. 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")

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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 268 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 80: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a disclosed local Chinese-medicine education skill, but it asks for sensitive health details and produces prescription-style herb guidance without clear consent or safety boundaries.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.