SKILLEMALL.ai

AB inclusion-criteria-gen

Генерирует и оптимизирует критерии включения/исключения субъектов клинических испытаний для балансировки научной строгости с осуществимостью набора. Триггер, когда пользователям необходимо разработать критерии отбора для новых испытаний, оптимизировать существующие критерии для лучшего набора, проанализировать шаблоны критериев отбора конкурентов или оценить барьеры для набора. Варианты использования: разработка протокола, оптимизация критериев отбора, стратегия набора, анализ критериев отбора конкурентов, оценка осуществимости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and optimize clinical trial subject inclusion/exclusion crite…»

Generate and optimize clinical trial subject inclusion/exclusion criteria to balance scientific rigor with recruitment feasibility. Trigger when users need to design eligibility criteria for new trials, optimize existing criteria for better enrollment, analyze competitor trial eligibility patterns, or assess recruitment barriers. Use cases: Protocol design, eligibility optimization, recruitment strategy, competitive eligibility analysis, feasibility assessment.

ClawHub Hermes автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерирует и оптимизирует критерии включения/исключения субъектов клинических испытаний для балансировки научной строгости с осуществимостью набора.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 466 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk_level"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "reviewer"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2113 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 465 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed PatSnap life-science research helper that uses external MCP services and web search for drug, patent, and clinical-trial intelligence.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.