SKILLEMALL.ai

AB bio-ontology-mapper

Сопоставление неструктурированного биомедицинского текста со стандартизированными онтологиями (SNOMED CT).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Map unstructured biomedical text to standardized ontologies (SNOMED CT…»

Map unstructured biomedical text to standardized ontologies (SNOMED CT.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 922 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сопоставление неструктурированного биомедицинского текста со стандартизированными онтологиями (SNOMED CT).

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bio-ontology-mapper) не совпадает с папкой (bio-ontology-mapper-1)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 104, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2922 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 20. 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)
    • +3Длина description 71: рекомендуется 120–800 символов
    • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 104 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a legitimate biomedical term-mapping tool, but API mode can send submitted terms to external NLM services, so users should avoid patient-identifying text.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.