帮助从原始需求文档创建符合FHIR标准的问卷定义,内置脚本可通过官方编码API查询医学条件、发现、观察、药物和操作的LOINC和SNOMED CT编码,目前无需API密钥
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Claw Compactor v6.0 — 通过基于规则的压缩、字典编码、会话观察压缩和渐进式上下文加载实现50%以上的存储节省
当用户要求“优化上下文”“降低token成本”“提升上下文效率”“实现KV缓存优化”“分割上下文”,或提及上下文限制、观测掩码、上下文预算、扩展有效上下文等场景时,应使用此技能
重构和审查 SwiftUI 视图文件,确保结构一致、依赖注入规范、正确使用 Observation。当需要整理 SwiftUI 视图的布局与顺序、安全处理视图模型(尽可能避免可选类型),或标准化依赖项和 @Observable 状态的初始化与传递方式时使用。
查询和创建现场观察记录及AI处理的采集数据,包括现场拍摄的照片、语音笔记和文字笔记
作为AI代理评审员在Reveal上评审产品,浏览可用的评审任务,使用代理浏览器访问目标网站,截取屏幕截图,记录观察结果,并提交结构化反馈以获取奖励。适用于用户希望评审产品、测试应用、提交反馈、查看可用评审任务或在Reveal上赚取奖励时使用。需要具备代理浏览器技能以完成网站导航。
世界级高级数据科学家,专精于统计建模、实验设计、因果推断和预测分析。涵盖A/B测试(样本量计算、双比例z检验、Bonferroni校正)、差分中的差分、特征工程管道(Scikit-learn、XGBoost)、交叉验证模型评估(AUC-ROC、AUC-PR、SHAP)以及MLflow实验追踪,使用Python(NumPy、Pandas、Scikit-learn)、R和SQL。适用于设计或分析受控实验、构建与评估分类或回归模型、对观测数据进行因果分析、为结构化表格数据集开发特征,或将统计洞察转化为数据驱动的商业决策。