技能 clinical-decision-support
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clinical-decision-support
内容修订 r2 高风险 📁 文件系统访问🔑 环境变量⚙️ 外部命令
生成临床决策支持报告
临床研究团队需要用于队列证据和治疗决策的一致报告。此技能可组织生物标志物分析、GRADE 推荐以及可用于 LaTeX 的临床文档。
支持: Claude Codex Code(CC)
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智能体请求
Review the Skillstore skill "clinical-decision-support" from https://skillstore.io/skills/davila7-clinical-decision-support.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-clinical-decision-support/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“clinical-decision-support”。 一名研究人员请求生成一份按 PD-L1 分层的 NSCLC 队列报告，包含响应和生存结局。
预期结果:
- 首页执行摘要，包含人群、分层、关键结局和临床意义。
- 基线特征、生物标志物分布、疗效和安全性的表格。
- 方法和局限性部分，说明统计检验和审查需求。
正在使用“clinical-decision-support”。 一个医学事务团队请求生成 HER2 阳性转移性乳腺癌推荐。
预期结果:
- 按治疗线数排列的 GRADE 分级推荐。
- 用于治疗选择的生物标志物指导决策路径。
- 监测指导、证据依据以及主要支持性试验的参考文献。
正在使用“clinical-decision-support”。 一个指南小组请求围绕一种新的分子亚型进行证据综合。
预期结果:
- 结构化证据审查，包含队列定义、检测注意事项和结局终点。
- 证据质量和不确定性的摘要。
- 用于验证、监测和定期更新审查的实际后续步骤。
安全审计
高风险v9 • 2026/7/23 打开版本化报告
All 126 static alerts are false positives caused by clinical prose, TikZ syntax, Python list operations, expected output writes, and Markdown formatting. Two semantic risks remain: unescaped input in generated LaTeX and incomplete HIPAA identifier screening. No prompt injection, malicious networking, credential access, or system reconnaissance was found.
20
已扫描文件
8,691
分析行数
0
复核项
0
已忽略误报
已确认安全问题 (2)
高
scripts/build_decision_tree.py:249-256scripts/build_decision_tree.py:295-301scripts/create_cohort_tables.py:348-360
Unescaped LaTeX generation from input data
JSON and CSV values are inserted directly into generated LaTeX. Crafted values can inject TeX commands that read local files when the document is compiled.
The code directly interpolates input-derived titles, node text, column names, and cell values without LaTeX escaping. The documented workflow produces compilable LaTeX.
高
Incomplete HIPAA screening can falsely pass sensitive data
The validator checks only six identifier patterns, then may report that a document meets quality standards. This can create false assurance before protected health data is distributed.
The implementation explicitly labels its identifier check as simplified and covers fewer than the 18 HIPAA Safe Harbor identifiers claimed by the skill.
风险因素
📁 文件系统访问 (29)
assets/treatment_recommendation_template.tex:286 assets/treatment_recommendation_template.tex:287 assets/treatment_recommendation_template.tex:288 assets/treatment_recommendation_template.tex:289 assets/treatment_recommendation_template.tex:290 references/biomarker_classification.md:259 references/patient_cohort_analysis.md:85 scripts/build_decision_tree.py:133 scripts/build_decision_tree.py:144 scripts/build_decision_tree.py:145 scripts/build_decision_tree.py:158 scripts/build_decision_tree.py:159 scripts/build_decision_tree.py:161 scripts/build_decision_tree.py:187 scripts/build_decision_tree.py:188 scripts/build_decision_tree.py:207 scripts/build_decision_tree.py:208 scripts/build_decision_tree.py:301 scripts/build_decision_tree.py:312 scripts/build_decision_tree.py:317 scripts/build_decision_tree.py:221 scripts/build_decision_tree.py:330 scripts/build_decision_tree.py:408 scripts/create_cohort_tables.py:464 scripts/create_cohort_tables.py:482 scripts/create_cohort_tables.py:501 scripts/generate_survival_analysis.py:286 scripts/generate_survival_analysis.py:324 scripts/validate_cds_document.py:274
🔑 环境变量 (1)
⚙️ 外部命令 (40)
SKILL.md:18 SKILL.md:95 SKILL.md:96 SKILL.md:97 SKILL.md:114-116 SKILL.md:116-165 SKILL.md:165-166 SKILL.md:166-170 SKILL.md:170-173 SKILL.md:173-221 SKILL.md:221-326 SKILL.md:326-330 SKILL.md:330-333 SKILL.md:333-337 SKILL.md:337-340 SKILL.md:340-344 SKILL.md:344-349 SKILL.md:349-354 SKILL.md:354-357 SKILL.md:357-362 SKILL.md:362-365 SKILL.md:365-370 SKILL.md:370-456 SKILL.md:456 SKILL.md:467-477 SKILL.md:477-478 SKILL.md:478-479 SKILL.md:479-480 SKILL.md:480-481 SKILL.md:481-482 SKILL.md:482-494 SKILL.md:494-495 SKILL.md:495-496 SKILL.md:496-497 SKILL.md:497-498 SKILL.md:498-499 SKILL.md:499-500 SKILL.md:500-501 SKILL.md:501-502 SKILL.md:502-503
审计者: codex 查看审计历史 →
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<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-clinical-decision-support.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
davila7. (2026). clinical-decision-support security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-clinical-decision-support/audits/9BibTeX 引用
@techreport{davila7-davila7-clinical-decision-support-2026,
author = {davila7},
title = {clinical-decision-support security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-clinical-decision-support/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "clinical-decision-support security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-clinical-decision-support/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-clinical-decision-support:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
2 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
Skillstore 使用量更高
作者 / 来源 Skillstore 评分 证据置信度 Skillstore 使用量 已更新
K-Dense-AI 推荐
k-dense-ai-clinical-decision-support
Skillstore 评分 38
证据置信度 中
Skillstore 使用量 17
已更新
2026-09-09
davila7 当前
davila7-clinical-decision-support
Skillstore 评分 38
证据置信度 中
Skillstore 使用量 10
已更新
2026-09-09
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 中 95
架构
85
可维护性
87
内容
74
社区
78
规范符合性
你能构建什么
分析试验队列
构建按生物标志物分层的队列报告，包含结局、表格和生存摘要。
准备证据推荐
为某个疾病领域或治疗序列创建基于 GRADE 的治疗推荐文档。
起草指南材料
为指南讨论整理证据表、决策路径和监测指导。
试试这些提示
创建基础队列报告
为我的研究生成一份队列分析报告。使用我提供的疾病状态、队列规模、生物标志物组、治疗暴露、响应结局和安全性发现。
比较生物标志物亚组
按生物标志物亚组分析此队列。包括基线特征、响应率、PFS、OS、hazard ratios、confidence intervals，以及简明的临床解释。
起草治疗推荐
为此疾病情境创建一份基于证据的治疗推荐报告。用 GRADE 对每项推荐进行分级，引用关键试验，包含监测指导，并描述生物标志物决策标准。
构建完整 CDS 包
使用我的去标识化队列数据和证据摘要，生成完整的临床决策支持包。包括执行摘要、队列表、生存解释、生物标志物逻辑、治疗算法、局限性和审查清单。
最佳实践
- 仅使用去标识化数据，并在生成报告前记录去标识化方法。
- 在每次分析请求中提供检测名称、截断值、队列定义和随访时间。
- 让合格的临床医生和统计学家审查推荐、证据等级和输出。
避免
- 不要使用此技能创建个体床旁治疗计划。
- 不要将生成的推荐视为最终医学建议或可直接用于监管提交的内容。
- 不要在未进行清理和安全 TeX 设置的情况下，从不受信任的数据编译生成的 LaTeX。
常见问题
此技能是否用于个体患者护理？
不是。它专为群体层面的临床研究、证据综合和指南支持而设计。
它强调哪些文档格式？
它强调可用于出版的 LaTeX 和 PDF 风格临床决策支持文档。
它能分析生物标志物亚组吗？
可以。它支持生物标志物分层、分子亚型以及按亚组进行结局比较。
它能替代临床审查吗？
不能。必须由合格的临床医生审查医学结论、安全性指导和推荐强度。
它包含统计辅助工具吗？
是的。此技能包含用于生存曲线、队列表和相关摘要的辅助脚本。
用户应提供哪些数据？
用户应提供去标识化队列数据、终点定义、生物标志物方法、治疗暴露和证据来源。
开发者详情
作者
davila7许可证
MIT
Skillstore 修订
r2
版本提示
作者未声明版本。
引用
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
维护新鲜度
2026/7/24
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