9 kostenlose Claude-Code-Fähigkeiten für medizinische Forschungsabläufe
Ein Radiologieforscher, der seit etwa einem Jahr täglich Claude Code nutzt, hat eine Sammlung von 9 Skills als Open-Source veröffentlicht, die für medizinische Forschungsabläufe konzipiert sind. Die Skills decken die meisten Forschungstätigkeiten von der Literatursuche bis zur Manuskripterstellung und -einreichung ab.
Verfügbare Skills
search-lit— Durchsucht PubMed, Semantic Scholar und bioRxiv. Jede Zitation wird vor der Aufnahme gegen die tatsächliche API verifiziert, um halluzinierte Referenzen zu verhindern.check-reporting— Überprüft Manuskripte anhand von Berichtsrichtlinien (STROBE, STARD, TRIPOD+AI, PRISMA, ARRIVE und mehr). Liefert einen Status PRESENT/PARTIAL/MISSING für jeden Punkt.analyze-stats— Generiert reproduzierbaren Python/R-Code für diagnostische Genauigkeit, Inter-Rater-Übereinstimmung, Überlebensanalyse, Metaanalyse und Demografietabellen.make-figures— Erstellt publikationsreife Abbildungen mit 300 DPI: ROC-Kurven, Forest Plots, Flussdiagramme (PRISMA/CONSORT/STARD), Bland-Altman-Plots, Konfusionsmatrizen.design-study— Überprüft Studiendesigns auf Datenlecks, Kohortenlogikprobleme und Eignung für Berichtsrichtlinien, bevor mit dem Schreiben begonnen wird.write-paper— Vollständiger IMRAD-Manuskriptprozess mit 8 Phasen von der Gliederung bis zum einreichungsfertigen Entwurf.present-paper— Analysiert Artikel, findet unterstützende Referenzen und erstellt Redeskripte für Journal Clubs oder Grand Rounds.grant-builder— Strukturiert Förderanträge mit Abschnitten zu Bedeutung, Innovation, Vorgehensweise und Meilensteinen.publish-skill— Meta-Skill, der hilft, eigene Claude Code Skills für die Open-Source-Verteilung zu verpacken (PII-Prüfung, Lizenzcheck).
Wichtige Designmerkmale
Die Skills umfassen Anti-Halluzinations-Zitationsverifizierung, bei der search-lit niemals Referenzen aus dem Gedächtnis generiert und jede DOI/PMID über die API verifiziert. Echte Checklisten für STROBE, STARD, TRIPOD+AI, PRISMA und ARRIVE sind enthalten (Open-Lizenz-Versionen). Für urheberrechtlich geschützte Richtlinien wie CONSORT nutzt der Skill sein Wissen, verweist Benutzer aber auf den Download der offiziellen Checkliste. Skills können sich gegenseitig aufrufen – zum Beispiel kann check-reporting make-figures aufrufen, um ein fehlendes Flussdiagramm zu generieren, oder analyze-stats, um statistische Lücken zu füllen.
Installation
git clone https://github.com/aperivue/medical-research-skills.git
cp -r medical-research-skills/skills/* ~/.claude/skills/Claude Code nach der Installation neu starten. Die Skills funktionieren mit CLI, Desktop-App und IDE-Erweiterungen.
Das GitHub-Repository ist verfügbar unter https://github.com/aperivue/medical-research-skills. Der Forscher weist darauf hin, dass die gleiche Skill-Architektur für verschiedene Forschungsbereiche angepasst werden könnte, wobei publish-skill speziell für diesen Zweck entwickelt wurde.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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