AC cms-star-ratings
CMS Star Ratings — клиническая аналитика для оптимизации аптек Medicare Advantage. Используйте при анализе эффективности плана по сравнению с пороговыми значениями Star, выявлении возможностей для улучшения показателей при тройном взвешивании приверженности (лекарства от диабета, антагонисты РААС, статины), приоритизации вмешательств по приверженности на основе PDC и клинического риск-слоения, обнаружении отклонений между клиническими рекомендациями и спецификациями показателей CMS/MIPS, оптимизации завершения MTM/CMR и клинического воздействия, работе с показателями SUPD или полипрагмазии (COB, Poly-ACH) или при любом вопросе по стратегии Medicare Part D Stars. Предназначен для клинических фармацевтов, работающих в управляемой медицинской помощи, оптимизации Stars или на платформах управления лекарствами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CMS Star Ratings clinical intelligence for Medicare Advantage pharmacy…»
CMS Star Ratings clinical intelligence for Medicare Advantage pharmacy optimization. Use when analyzing plan performance against Star cutpoints, identifying gap-to-threshold opportunities on triple-weighted adherence measures (diabetes meds, RAS antagonists, statins), prioritizing adherence interventions by PDC and clinical risk layering, detecting guideline drift between clinical guidelines and CMS/MIPS measure specifications, optimizing MTM/CMR completion and clinical impact, working with SUPD or polypharmacy measures (COB, Poly-ACH), or any Medicare Part D Stars strategy question. Designed for clinical pharmacists in managed care, Stars optimization, or medication management platform roles.
CMS Star Ratings — клиническая аналитика для оптимизации аптек Medicare Advantage.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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: 6. 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
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1062 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 702 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.