AC target-intelligence
Предоставляет отчет об анализе цели, охватывающий детали цели, препараты, пути, возможность воздействия на цель и показания. Когда использовать этот навык - Структура и биологические функции цели - Конкурентный анализ путей с целями - Разработка таргетных фармацевтических препаратов - Возможность воздействия на цель или ее достижимость - Показания, связанные с целями. Типичные запросы - EGFR - Препараты, нацеленные на P53 - Возможность воздействия на бета-амилоид - Рак, лечимый таргетными белками BRCA1 и BRCA2.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Provides target intelligence report covering target details, drugs, pi…»
Provides target intelligence report covering target details, drugs, pipelines, druggability, and indications. When to use this skill - Target structure and biological functions - Competitive intelligence of pipelines with targets - Development of targeting pharmaceuticals - Target druggability or tractability - The indication treated with targets Typical queries - EGFR - Drugs targeting P53 - Druggability of Beta-amyloid - Cancers treated by targeting BRCA1 and BRCA2 Proteins
Предоставляет отчет об анализе цели, охватывающий детали цели, препараты, пути, возможность воздействия на цель и показания.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5222 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 71, расплывчатых формулировок: 10
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5222 токенов
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.