SKILLEMALL.ai

AD barefoot-doctor

Интеллектуальный помощник «Чжунли» — агент медицинских консультаций, сочетающий традиционную китайскую и западную медицину на основе классического «Руководства для сельских врачей». Сценарии запуска: - Пользователь спрашивает о диагностике симптомов (кашель, лихорадка, боль в животе, головная боль и т. д.) - Пользователь консультируется по лечению заболеваний (терапия, педиатрия, гинекология, хирургия, инфекционные заболевания и т. д.) - Пользователю требуется руководство по дифференциальной диагностике в традиционной китайской медицине - Пользователь спрашивает о применении акупунктуры, массажа, китайских трав - Пользователю требуется руководство по оказанию первой помощи (отравление, утопление, удар током, укус змеи и т. д.) - Пользователь спрашивает о профилактике заболеваний, знаниях по гигиене - Пользователь упоминает ключевые слова, такие как «Чжунли», «традиционная китайская медицина», «китайские травы», «акупунктура» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«赤脚医生智能助手 - 基于经典《赤脚医生手册》的中医西医结合医疗咨询 Agent。 触发场景: - 用户询问症状诊断(咳嗽、发热、腹痛、头…»

赤脚医生智能助手 - 基于经典《赤脚医生手册》的中医西医结合医疗咨询 Agent。 触发场景: - 用户询问症状诊断(咳嗽、发热、腹痛、头痛等) - 用户咨询疾病治疗(内科、儿科、妇科、外科、传染病等) - 用户需要中医辨证施治指导 - 用户询问针灸、推拿、中草药用法 - 用户需要急救处理指导(中毒、溺水、电击、蛇咬等) - 用户询问疾病预防、卫生保健知识 - 用户提到"赤脚医生"、"中医"、"中草药"、"针灸"等关键词

ClawHub Agent Skills автор: JohnSmithfan v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 166 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный помощник «Чжунли» — агент медицинских консультаций, сочетающий традиционную китайскую и западную медицину на основе классического…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (barefoot-doctor) не совпадает с папкой (barefoot-doctor-1-0-0)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1166 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
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed medical-reference skill with appropriate warnings and no hidden system access, though users should treat its health guidance as educational only.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.