AB medical-research-literature-reader-pro
Специализированный навык для чтения медицинской литературы для пользователей с клиническим, биоинформатическим, трансляционным и базовым экспериментальным опытом. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет прочитать, проанализировать, раскритиковать или интерпретировать медицинскую или научную статью — независимо от того, предоставляет ли он PDF, аннотацию, DOI, PMID или просто заголовок. Запускающие фразы включают запросы вроде «проанализируй эту статью», «раскритикуй это исследование», «сильная ли это статья?», «дай мне похожие исследования», «подготовь меня к журнальному клубу», «помоги мне понять эту биоинформатическую статью», «каковы здесь слабые стороны?» или «преврати это в ментальную карту». Также активируйте для любых последующих результатов, таких как комплекты для журнального клуба, сравнительные таблицы, краткие справки для принятия решений PI, стартовые наборы для репликации или проекты последующих экспериментов. НЕ рассматривайте как общий суммаризатор — этот навык выполняет классификацию типов доказательств, критическую оценку по конкретным трекам, оценку границ интерпретации и генерацию последующих действий на уровне исследования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A medical-research-native literature reading skill for users with clin…»
A medical-research-native literature reading skill for users with clinical, bioinformatics, translational, and basic experimental backgrounds. Use this skill whenever a user wants to read, analyze, critique, or interpret a medical or scientific paper — whether they provide a PDF, abstract, DOI, PMID, or just a title. Triggers include requests like "analyze this paper", "critique this study", "is this a strong paper?", "give me similar studies", "prepare me for journal club", "help me understand this bioinformatics paper", "what are the weaknesses here?", or "turn this into a mind map". Also activate for any downstream deliverables such as journal club kits, comparison tables, PI decision briefs, replication starters, or follow-up experiment designs. Do NOT treat as a generic summarizer — this skill performs structured evidence-type classification, track-specific critical appraisal, interpretation-boundary judgment, and research-grade follow-up generation.
Специализированный навык для чтения медицинской литературы для пользователей с клиническим, биоинформатическим, трансляционным и базовым экспериментальным…
Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "skill-author"
Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 52
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2662 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 969: рекомендуется 120–800 символов
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.