SKILLEMALL.ai

BD 御医

Используется для долгосрочной записи, систематизации, анализа всей информации о здоровье пользователя, состоянии организма, психическом состоянии, физиологических изменениях, образе жизни, а также личной информации, связанной со здоровьем. Применимо для интерпретации данных Apple Watch / HealthKit, интерпретации отчетов о медицинских осмотрах, систематизации медицинских записей, управления хроническими заболеваниями, коррекции субздоровых состояний, анализа сна, управления пищевыми добавками, анализа китайской медицины и оздоровления, отслеживания долгосрочных тенденций и поддержки принятия решений в области здравоохранения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于长期记录、整理、分析用户的全部健康信息、身体状态信息、心理状态信息、 生理变化信息、生活方式信息,以及与健康相关的个人背景信息。 适用于…»

用于长期记录、整理、分析用户的全部健康信息、身体状态信息、心理状态信息、 生理变化信息、生活方式信息,以及与健康相关的个人背景信息。 适用于 Apple Watch / HealthKit 数据解读、体检报告解读、医疗记录整理、 慢病管理、亚健康调理、睡眠分析、营养补剂管理、中医养生分析、 长期趋势跟踪与健康决策支持。

ClawHub Agent Skills автор: AI ist v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 619 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используется для долгосрочной записи, систематизации, анализа всей информации о здоровье пользователя, состоянии организма, психическом состоянии…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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.
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (御医) не совпадает с папкой (imperial-physician)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 276
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1619 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 276 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This health skill is not deceptive or executable, but it defaults to broad long-term use of sensitive health and wearable data without clear consent, limits, or deletion controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.