BC meta-analysis-topic-selector
Оценка выбора темы и генерация отчетов по темам для мета-анализов (систематических обзоров). Активируется, когда: вы хотите провести мета-анализ, но не знаете, какую тему выбрать; у вас есть направление исследования, и вы хотите оценить, подходит ли оно для мета-анализа; вы хотите оценить осуществимость / новизну / клиническую ценность выбранной темы; вы хотите сгенерировать структурированный отчет по теме; вам требуется декомпозиция PICO; вам нужно выбрать тип мета-анализа; вам нужны предварительные проверки PRISMA 2020 и AMSTAR-2; вам требуется руководство по поиску дубликатов; вы готовитесь к регистрации в PROSPERO. Охватывает выбор тем для мета-анализа вмешательств / воздействий / диагностических / прогностических в медицине, эпидемиологии, фармации, сестринском деле, общественном здравоохранении, психологии, образовании и смежных областях. Ключевые слова: выбор темы мета-анализа, вопрос систематического обзора, PICO, PRISMA 2020, AMSTAR-2, регистрация PROSPERO, поиск дубликатов, тема сетевого мета-анализа, тема мета-анализа IPD, тема мета-анализа доза-ответ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Topic selection assessment and topic-report generation for meta-analys…»
Topic selection assessment and topic-report generation for meta-analyses (systematic reviews). Triggered when: you want to do a meta-analysis but don't know what topic to pick; you have a research direction and want to assess whether it is suitable for a meta-analysis; you want to evaluate feasibility / novelty / clinical value of a candidate topic; you want to generate a structured topic report; you need PICO decomposition; you need to choose the meta-analysis type; you want PRISMA 2020 and AMSTAR-2 pre-checks; you need guidance on deduplication searches; you are preparing for PROSPERO registration. Covers intervention / exposure / diagnostic / prognostic meta-analysis topic selection in medicine, epidemiology, pharmacy, nursing, public health, psychology, education, and related fields. Keywords: meta-analysis topic selection, systematic review question, PICO, PRISMA 2020, AMSTAR-2, PROSPERO registration, deduplication search, network meta-analysis topic, IPD meta-analysis topic, dose-response meta-analysis topic.
Оценка выбора темы и генерация отчетов по темам для мета-анализов (систематических обзоров).
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1030 символов, лимит 1024 - предупреждение
description-long-hermesdescription 1030 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5678 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5678 токенов
- 85Шаги. Шагов: 145, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
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 1030: рекомендуется 120–800 символов
- -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 145 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.