SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC wisediag-checkup

Анализ медицинских отчетов — Загрузите PDF-отчет о медицинском обследовании (по URL или локальному файлу) для интерпретации состояния здоровья с помощью ИИ, включая обнаружение аномальных показателей, клинические объяснения, оценку образа жизни и персонализированные рекомендации. Поддерживает опросники здоровья для индивидуального анализа. Активируется, когда пользователь просит проанализировать отчет о медицинском обследовании и предоставляет URL-адрес PDF или путь к локальному файлу. Также может быть вызван явно: скажите "Используй WiseAnalyze для анализа этого отчета о медицинском обследовании".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Medical Checkup Report Analysis — Upload a PDF checkup report (via URL…»

Medical Checkup Report Analysis — Upload a PDF checkup report (via URL or local file binary upload) for AI-powered health interpretation with abnormal item detection, clinical explanations, lifestyle assessment, and personalized recommendations. Supports health questionnaires for tailored analysis. Triggered when the user asks to analyze a checkup report and provides a PDF URL or local file path. Can also be invoked explicitly: say 'Use WiseAnalyze to analyze this checkup report'.

ClawHub Agent Skills автор: wisediag v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 064 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализ медицинских отчетов — Загрузите PDF-отчет о медицинском обследовании (по URL или локальному файлу) для интерпретации состояния здоровья с помощью ИИ…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикатип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:61
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
      echo 'export WISEDIAG_API_KEY=your_api_key_here' >> ~/.zshrc

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "registry"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env_vars"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wisediag-checkup) не совпадает с папкой (wiseanalyze)
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2064 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly sends user-selected checkup reports to WiseDiag for cloud analysis and saves the resulting report locally, with the main risk being sensitive health data handling rather than hidden or malicious behavior.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.