SKILLEMALL.ai

AC precision-oncology

Объединяет академические исследования, эпидемиологические отчеты, клинические и фармацевтические руководства и отчеты о клинических испытаниях, а затем предоставляет отчет о раке и его лечении. Подробное молекулярно-биологическое и гистологическое профилирование на основе канцерогенеза. Загрузите навык, когда запросы касаются — рака или опухоли — канцерогенеза — лечения рака или опухоли. Типичные запросы — Как возникает рак молочной железы? — Лечение лейкемии первой и второй линии — Прогресс CAR-T-терапии при лечении рака поджелудочной железы — Заболеваемость и распространенность колоректального рака в Азии — Каковы неудовлетворенные медицинские потребности в лечении глиобластомы?

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Combine the academic literatures, epidemiological reports, clinical a…»

Combine the academic literatures, epidemiological reports, clinical and pharmaceutical guidance & clinical trial reports, then give a report about the cancer and its treatment Detailed molecular biology and histology profiling based on carcinogenesis Load the skill when the queries are about - Cancer or tumour - carcinogenesis - treatment for the cancer or tumour Typical queries - How does breast cancer occur? - The first- and second-line treatments of leukemia - Progress of CAR-T therapies treating pancreatic cancer - Incidence and prevalence of colorectal cancer in Asia - What are the unmet medical needs in glioblastoma treatment?

ClawHub Agent Skills автор: XK v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 627 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Объединяет академические исследования, эпидемиологические отчеты, клинические и фармацевтические руководства и отчеты о клинических испытаниях, а затем…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Шаги. Шагов: 61, расплывчатых формулировок: 4
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3627 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 641 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This oncology research skill is mostly coherent, but it handles a PatSnap API key and external queries in ways users should review before installing.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.