SKILLEMALL.ai

BB Streamline Healthcare Conversations with Google Cloud Dialogflow & Twilio Integration

Автоматизируйте поддержку пациентов с помощью чат-бота на базе ИИ, который отвечает на запросы, назначает встречи и интегрируется с системами EMR/CRM. Используйте, когда пользователю требуется круглосуточная поддержка клиентов в сфере здравоохранения, автоматизация записи на прием или рабочие процессы взаимодействия с пациентами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate patient support with AI-driven chatbot that answers queries,…»

Automate patient support with AI-driven chatbot that answers queries, schedules appointments, and integrates with EMR/CRM systems. Use when the user needs 24/7 healthcare customer support, appointment automation, or patient engagement workflows.

ClawHub Agent Skills автор: ncreighton v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 507 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизируйте поддержку пациентов с помощью чат-бота на базе ИИ, который отвечает на запросы, назначает встречи и интегрируется с системами EMR/CRM.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияGoogle CloudПоддержка клиентовИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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

    • ошибка name-long name длиннее 64 символов
    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Streamline Healthcare Conversations with Google Cloud Dialogflow & Twilio Integration) не совпадает с папкой (healthcare-chatbot-pro)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 70
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3507 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This healthcare chatbot skill is not malware, but it asks for sensitive patient-system access and logging without enough clear limits for real clinical use.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.