SKILLEMALL.ai

AC check-sources

Проверяет ВСЕ подключенные источники медицинских данных одновременно. Используйте, когда пациент спрашивает: (1) «что подключено» или «какие службы связаны», (2) «проверьте все мои службы / все мои данные», (3) «у вас есть мои записи» или «какие записи у вас есть», (4) «мои данные поступили от <Fasten/MEDENT/HealthEx/Health Bank One/Flexpa/Epic/wearables>». Вызывает fhir_get_token (для защищенных арендаторов), затем sources_check, и представляет статус подключения + количество записей по типу. Только статус подключения и количество — никогда клинические значения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Survey ALL connected health data sources at once. Use when the patient…»

Survey ALL connected health data sources at once. Use when the patient asks: (1) "what's connected" or "what services are linked", (2) "check all my services / all my data", (3) "do you have my records" or "what records do you have", (4) "did my data come through from <Fasten/MEDENT/HealthEx/Health Bank One/Flexpa/Epic/wearables>". Calls fhir_get_token (for protected tenants) then sources_check, and presents connection status + record counts by type. Connection status and counts only — never clinical values.

ClawHub Agent Skills автор: Eugene Vestel v1.6.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 133 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 22 ч назад

Проверяет ВСЕ подключенные источники медицинских данных одновременно.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1133 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 513 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill checks connected health-data sources and record counts, with no evidence of hidden code, export behavior, or unsafe automatic actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.