SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC redacta

Псевдонимизирует медицинские и клинические документы, заменяя идентификаторы пациентов помеченными токенами (например, [PATIENT_NAME_1], [NHS_NUMBER_1], [DATE_OF_BIRTH_1]), чтобы текст можно было безопасно обрабатывать ИИ или передавать, сохраняя клинический смысл. Объединяет слой детерминированных шаблонов (номера NHS с проверкой Modulus-11, номера UK National Insurance, даты рождения, почтовые индексы Великобритании, номера телефонов, электронные адреса, номера больниц/MRN) с контекстным анализом имен пациентов, почтовых адресов и определяемых возрастов, затем возвращает отредактированный документ плюс отчет о редактировании. Используйте, когда пользователь хочет отредактировать, деидентифицировать, анонимизировать или псевдонимизировать медицинское письмо, клиническую заметку, выписной эпикриз, направление или запись пациента, или перед вставкой клинического текста в другой ИИ-инструмент. Также может выполнять повторную идентификацию (обращать редактирование), восстанавливая исходные значения из карты токенов, и предлагает более строгий режим HIPAA Safe Harbor для деидентификации в США (все даты, возрасты и остальные идентификаторы HIPAA).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pseudonymises medical and clinical documents by replacing patient iden…»

Pseudonymises medical and clinical documents by replacing patient identifiers with labelled tokens (e.g. [PATIENT_NAME_1], [NHS_NUMBER_1], [DATE_OF_BIRTH_1]) so the text can be safely processed by AI or shared, with clinical meaning intact. Combines a deterministic pattern layer (NHS numbers with Modulus-11 validation, UK National Insurance numbers, dates of birth, UK postcodes, phone numbers, emails, hospital/MRN numbers) with contextual reasoning for patient names, postal addresses and identifying ages, then returns the redacted document plus a redaction report. Use when the user wants to redact, de-identify, anonymise or pseudonymise a medical letter, clinical note, discharge summary, referral or patient record, or before pasting clinical text into another AI tool. Can also re-identify (reverse the redaction) by restoring original values from a token map, and offers a stricter HIPAA Safe Harbor mode for US de-identification (all dates, ages, and the remaining HIPAA identifiers).

ClawHub Agent Skills автор: Nick Lamb v1.2.0 MIT-0 35 файлов тело ≈ 2 000 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Псевдонимизирует медицинские и клинические документы, заменяя идентификаторы пациентов помеченными токенами (например, [PATIENTNAME1], [NHSNUMBER1]…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:40
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…RNq/mC+16R1…A0M+/s6ny…wFA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:121
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…kni+7p+2IAE…qay/36uRV/bFkg…gzy+Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:224
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…da9+CKvM…NUG+b7u/sw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:258
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…LoR/KMvxh/IdwS/paX+Zgpu…vOH+f7Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:343
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…LwM+gYyu…N57+d4SJ…gEg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token npm-package/package-lock.json:31
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…RNq/mC+16R1…A0M+/s6ny…wFA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token npm-package/package-lock.json:60
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…kni+7p+2IAE…qay/36uRV/bFkg…gzy+Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token npm-package/package-lock.json:157
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…da9+CKvM…NUG+b7u/sw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token npm-package/package-lock.json:191
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…LoR/KMvxh/IdwS/paX+Zgpu…vOH+f7Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token npm-package/package-lock.json:276
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…LwM+gYyu…N57+d4SJ…gEg==",
      детектор

    Просканировано файлов: 35. 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 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2000 токенов

    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)
    • +3Длина description 996: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Redacta behaves like a local medical redaction skill, with the main caution that reversible token maps contain the original sensitive identifiers.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.