SKILLEMALL.ai

AB cap-cancer-synoptic-report-drafter

Используйте этот навык, когда хирургический патолог, аспирант по патологии, ассистент патолога или разработчик отчетов LIS должен составить синоптический отчет, соответствующий протоколу CAP по раку. Охватывает выбор протокола, обязательные элементы данных в указанном порядке, стадирование AJCC 8-го издания pTNM, поля биомаркеров и создает ПРОЕКТ для рассмотрения лечащим врачом и подписания в LIS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a surgical pathologist, pathology fellow, patholog…»

Use this skill when a surgical pathologist, pathology fellow, pathology assistant, or LIS report-builder needs to draft a CAP Cancer Protocol–conformant synoptic report. Covers protocol selection, Required Data Elements in listed order, AJCC 8th pTNM staging, biomarker fields, and produces a DRAFT for attending review and LIS sign-out.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 6 506 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда хирургический патолог, аспирант по патологии, ассистент патолога или разработчик отчетов LIS должен составить синоптический…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6506 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 17
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6506 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only pathology report drafting skill with clear limits: it produces drafts for attending review and does not install code, persist data, or take release actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.