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.