9 бесплатных навыков работы с кодом Claude для медицинских исследовательских процессов

Исследователь в области радиологии, который ежедневно использует Claude Code около года, открыл исходный код коллекции из 9 навыков, разработанных для рабочих процессов медицинских исследований. Навыки охватывают большинство исследовательских задач — от поиска литературы до подготовки и подачи рукописи.
Доступные навыки
search-lit— Ищет в PubMed, Semantic Scholar и bioRxiv. Каждая цитата проверяется через фактический API перед включением, чтобы предотвратить галлюцинированные ссылки.check-reporting— Проверяет рукописи на соответствие руководствам по отчетности (STROBE, STARD, TRIPOD+AI, PRISMA, ARRIVE и другие). Предоставляет статус по каждому пункту: ПРИСУТСТВУЕТ/ЧАСТИЧНО/ОТСУТСТВУЕТ.analyze-stats— Генерирует воспроизводимый код на Python/R для анализа диагностической точности, согласия между оценщиками, анализа выживаемости, мета-анализа и таблиц демографии.make-figures— Создает готовые к публикации графики с разрешением 300 DPI: ROC-кривые, лесные графики, блок-схемы (PRISMA/CONSORT/STARD), графики Бланда-Алтмана, матрицы ошибок.design-study— Проверяет дизайн исследования на утечку данных, логические проблемы когорт и соответствие руководствам по отчетности до начала написания.write-paper— Полный конвейер рукописи IMRAD с 8 этапами от плана до черновика, готового к подаче.present-paper— Анализирует статьи, находит подтверждающие ссылки и составляет сценарии выступлений для журнальных клубов или больших обходов.grant-builder— Структурирует заявки на гранты с разделами: значимость, инновационность, подход и вехи.publish-skill— Мета-навык, который помогает упаковать ваши собственные навыки Claude Code для открытого распространения (проверка PII, проверка лицензии).
Ключевые особенности дизайна
Навыки включают проверку цитирования на галлюцинации, где search-lit никогда не генерирует ссылки из памяти и проверяет каждый DOI/PMID через API. В комплект входят реальные контрольные списки для STROBE, STARD, TRIPOD+AI, PRISMA и ARRIVE (открытые лицензии). Для защищенных авторским правом руководств, таких как CONSORT, навык использует свои знания, но направляет пользователей на скачивание официального контрольного списка. Навыки могут вызывать друг друга — например, check-reporting может вызвать make-figures для создания отсутствующей блок-схемы или analyze-stats для заполнения статистических пробелов.
Установка
git clone https://github.com/aperivue/medical-research-skills.git
cp -r medical-research-skills/skills/* ~/.claude/skills/
Перезапустите Claude Code после установки. Навыки работают с CLI, настольным приложением и расширениями IDE.
Репозиторий GitHub доступен по адресу https://github.com/aperivue/medical-research-skills. Исследователь отмечает, что та же архитектура навыков может быть адаптирована для различных исследовательских областей, причем publish-skill специально создан для этой цели.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Skynet: Сеть МногоАгентного Взаимодействия для Кодовых Агентов Claude
Skynet — это открытая сеть, которая обеспечивает ролевое взаимодействие между несколькими агентами Claude Code и людьми. Она устанавливается как навык с помощью npx и управляется через естественно-языковые команды.

Разработчик создает локального ИИ-исследовательского агента, который генерирует подкасты по заданным темам или ссылкам на YouTube.
Разработчик создал полностью локальный ИИ-агент, который принимает темы или ссылки на YouTube и генерирует углубленные отчёты, сценарии разговорных подкастов и аудио. Система динамически исследует, извлекает инсайты, совершенствует сводки и создаёт естественные диалоги.

Claude IDE Bridge: Инструмент MCP для удаленного доступа к редактору
Claude IDE Bridge — это инструмент с открытым исходным кодом, который предоставляет Claude AI удалённый доступ к управлению редакторами кода через MCP (Model Context Protocol). Он предоставляет доступ к знаниям редактора, таким как информация о типах в реальном времени и состояние отладчика, в виде вызываемых инструментов.

Kanwas: Открытая доска общего контекста для команд и AI-агентов
Kanwas — это открытая многопользовательская рабочая область, где команды и ИИ-агенты обмениваются документами, доказательствами и решениями на канве с возможностью прямой трансляции вызовов инструментов. Размещается самостоятельно через Docker, поддерживается Git с использованием Yjs и BlockNote.