SKILLEMALL.ai

AB pharma-intelligence

Глубокий поиск и синтез фармацевтической информации по нескольким регионам, а также поиск новых применений лекарств, обнаружение мишеней, обзор клинических данных и анализ биоактивности. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь спрашивает об одобрении лекарств, клинических испытаниях, подаче заявок в регулирующие органы, активах в разработке, патентных ландшафтах, конкурентной разведке, научных данных, мишенях заболеваний, генетических ассоциациях или биоактивности соединений для любого лекарства, мишени, показания или компании — особенно когда требуется охват Китая, США, Европы, Японии, Южной Кореи или Австралии. Триггер даже для случайных запросов, таких как «каков статус одобрения X в Китае», «найди испытания для Y в Японии», «сравни охват пайплайна по регионам», «найди лекарства для болезни Z» или «какие мишени связаны с состоянием W». Всегда обращайтесь к этому навыку перед ответом на любой вопрос по фармацевтическим или биомедицинским исследованиям, требующий данных, основанных на источниках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«In-depth, multi-region pharmaceutical intelligence search and synthesi…»

In-depth, multi-region pharmaceutical intelligence search and synthesis, plus drug repurposing, target discovery, clinical evidence review, and bioactivity analysis. Use this skill whenever the user asks about drug approvals, clinical trials, regulatory submissions, pipeline assets, patent landscapes, competitive intelligence, scientific evidence, disease targets, genetic associations, or compound bioactivity for any drug, target, indication, or company — especially when coverage of China, US, Europe, Japan, South Korea, or Australia is needed. Trigger even for casual queries like "what's the approval status of X in China", "find trials for Y in Japan", "compare pipeline coverage across regions", "find drugs for disease Z", or "what targets are associated with condition W". Always consult this skill before answering any pharma or biomedical research question that requires source-grounded data.

ClawHub Agent Skills автор: SciMiner v1.0.3 MIT-0 49 файлов тело ≈ 3 876 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Глубокий поиск и синтез фармацевтической информации по нескольким регионам, а также поиск новых применений лекарств, обнаружение мишеней, обзор клинических…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 7. 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 88, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3876 токенов
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 906: рекомендуется 120–800 символов
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real pharma research skill, but it needs review because its helper scripts can make broadly scoped web requests and save fetched data to caller-chosen local file paths.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.