SKILLEMALL.ai
EN Войти

AA unstructured-medical-text-miner

Извлекайте диагностическую логику из неструктурированного клинического текста MIMIC-IV.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mine unstructured clinical text from MIMIC-IV to extract diagnostic lo…»

Mine unstructured clinical text from MIMIC-IV to extract diagnostic logic.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 886 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Извлекайте диагностическую логику из неструктурированного клинического текста MIMIC-IV.

Как процесс A 84/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
84/100
Дойдёт до конца
Когда включается вес 12
50
Инструменты и файлы вес 18
60
Входы и предусловия вес 11
70
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: 8. 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 84/100

    • 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
    • 100Шаги. Шагов: 82
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2886 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 27. 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 74: рекомендуется 120–800 символов
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 39 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This medical text-mining skill is coherent, but it can save sensitive patient-level clinical extracts to disk without enough privacy safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.