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Agent Skill · 研究检索

clinical-data-extractor(临床数据提取器)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

clinical-data-extractor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 7,084。

总安装 19,998周安装 859GitHub Stars 公开资料未说明下载 7,009核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.4

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:clinical-data-extractor(临床数据提取器)
来源仓库:https://github.com/abinww/clinical-data-extractor
安装命令:
openclaw skills install clinical-data-extractor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install clinical-data-extractor

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

从 URL 或 PDF 中提取结构化临床试验数据,包括药物名称、制造商、适应症、阶段、试验信息、功效和安全性表以及安全性表。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install clinical-data-extractor;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

clinical-data-extractor 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install clinical-data-extractor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

clinical-data-extractor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

clinical-data-extractor 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

clinical-data-extractor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

clinical-data-extractor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 19,998 次,近一周安装 859 次,下载 7,009 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

clinical-data-extractor 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
clinical-data-extractor

临床数据提取器 · 本页

19,998—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
clinical-data-extractor
description
Extract clinical trial data from pharmaceutical conference websites or PDF documents. Use when user provides a URL or PDF file containing innovative drug clinical trial data and needs structured extraction of: drug name, manufacturer, indication, clinical phase, trial name, conference, efficacy and safety data (presented as tables), and markdown output to "药品名称@适应症.md" file.

Clinical Data Extractor

Overview

This skill enables extracting structured clinical trial data from pharmaceutical conference websites (ASCO, ESMO, EHA, etc.) and saving it as a markdown file with standardized format.

Configuration

输出路径: ~/.openclaw/workspace 命名格式: {药品名称}@{适应症}.md 文件名清理规则:

  • 替换空格为下划线
  • 移除特殊字符

常见终点缩写列表 - 以下缩写在表格中无需写中文全称:

  • ORR (客观缓解率)
  • cORR (确认缓解率)
  • DCR (疾病控制率)
  • mPFS/rPFS (中位无进展生存期)
  • mOS (中位总生存期)
  • mDOR (中位缓解持续时间)
  • PSA50/PSA90 (PSA缓解率)
  • CR (完全缓解)
  • PR (部分缓解)
  • SD (疾病稳定)
  • PD (疾病进展)
  • AE (不良事件)

⚠️ 如需修改配置,请直接编辑本配置区域 ⚠️ 注意:~ 需在执行时展开为实际用户 home directory ⚠️ 注意:不在列表中的终点数据应写中文全称以清晰说明 ⚠️ 注意:本技能会尝试自动提取网页图片,但对于受限平台(微信公众号等)需要手动截图

Requirements

This skill requires the following tools to be available in the OpenClaw runtime environment:

Core Dependencies

  • browser: Built-in OpenClaw tool for webpage automation and content extraction (no installation required)

- Requires: Chrome browser installed on the host system - Usage: browser action=start profile=openclaw target=host

  • read/write: Built-in OpenClaw tools for file operations (no installation required)

Browser System Requirements

For browser automation to work correctly:

  • Chrome browser: Must be installed on the host system (typically at /usr/bin/google-chrome or similar path)
  • Display server: Desktop environment with X11/Wayland (for non-headless mode) or headless mode support
  • Network connectivity: Required for loading webpages

Optional Dependencies (For PDF Processing)

The following tools are used for PDF extraction. The skill will attempt each method in order:

  1. nano-pdf CLI (recommended)

- Installation: Usually pre-installed with OpenClaw - Alternative: If unavailable, file size reduction or OCR may be needed for scanned PDFs

  1. pdftotext (poppler-utils)

- Installation (Debian/Ubuntu): sudo apt-get install poppler-utils - Installation (macOS): brew install poppler - Used as fallback if nano-pdf is not available

Filesystem Requirements

  • Write access to user home directory: The skill creates markdown files and image files in the configured output path (default: ~/.openclaw/workspace)

Configuration Flexibility

All configuration options are defined in the Configuration section above and can be modified without reinstalling the skill:

  • 输出路径 (Output path)
  • 命名格式 (Filename format)
  • 文件名清理规则 (Filename sanitization rules)
  • 常见终点缩写列表 (Common endpoint abbreviations)

When to Use

Use this skill when:

  1. User provides a URL to a pharmaceutical conference website or clinical trial publication (ASCO, ESMO, EHA, WCLC, AACR, etc.) containing clinical trial data
  2. User provides a PDF file containing clinical trial data
  3. User requests to extract structured clinical trial data from webpages or PDFs
  4. User mentions keywords like "临床数据", "临床试验", "clinical data", "clinical trial", or similar requests

Examples of trigger phrases:

  • "提取临床数据"
  • "把这份PDF里的临床试验信息整理一下"
  • "Extract clinical trial data from this URL/PDF"

Workflow

Step 1: Detect Input Type and Extract Content

Determine if user provided a URL or a PDF file.

Case A: User provides a URL

Use the built-in browser to open and extract page content:

  1. Start browser (if not already running):
   browser action=start profile=openclaw target=host
  1. Navigate to URL:
   browser action=open targetUrl=<provided-url>
  1. Capture page snapshot to extract content:
   browser action=snapshot format=markdown
  1. Optional: Take screenshot for visual reference:
   browser action=screenshot fullPage=true
Case B: User provides a PDF file

Extract text content from the PDF. Two approaches available:

Approach 1: Use nano-pdf CLI (read-only)

nano-pdf --file <path-to-pdf> --action read

Approach 2: Use nano-pdf with natural language instructions

nano-pdf --file <path-to-pdf> --action edit --instruction "Extract all text content from this PDF, focusing on clinical trial data including drug name, indication, phase, efficacy, and safety results"

Note: The extracted PDF content will be in raw text format. You may need to clean up formatting before proceeding to extraction.

Step 2: Extract Key Information

Analyze the fetched content and extract the following fields. Leave blank if information is not available:

  1. 药品名称 (Drug Name)
  2. 生产厂家 (Manufacturer)
  3. 适应症 (Indication)
  4. 临床阶段 (Clinical Phase)
  5. 临床名称 (Trial Name)
  6. 学术会议 (Academic Conference)
  7. 药品有效性和安全性 (Efficacy and Safety)
Handling Clinical Data Images

网页图片:

  • 公开网站(ASCO、ESMO、EHA 等):识别网页中直接显示的临床数据图片(如疗效曲线、安全性图表),尝试提取图片 URL 并引用
  ![临床数据描述](图片URL)
  • 受限平台(微信公众号等):这些平台通常会禁止图片链接的外部访问,无法直接提取图片 URL。在此情况下:

- 在文档中添加图片说明,提示用户手动截图 - 提供参考图片的描述(如"疗效数据图"、"安全性汇总表"等) - 如果需要获取原图,建议用户手动截图保存

图片处理的两种方式:

方式一:自动提取(适用于公开网站)

![疗效曲线图](https://esmo.org/.../survival_curve.png)

方式二:手动截图(适用于受限平台或提取失败时)

## 临床数据图片

⚠️ 无法自动提取图片(受限平台或提取失败),建议手动截图保存。

参考图片描述:
1. 疗效数据图(如 rPFS 曲线、OS 曲线)
2. 安全性汇总表(AE 发生率、严重 AE)

截图保存路径示例:

疗效曲线


**PDF 图片**:
- 识别 PDF 中直接显示临床数据的图片页面
- **重要**:PDF 中的图片无法自动提取,需要手动截图保存
- 使用截图工具保存图片到输出目录(与 markdown 文件同目录)
- 在 markdown 中用本地路径引用:

临床数据描述


For effectiveness and safety data, present findings in **markdown table format**:

药品有效性和安全性

指标ABC001对照组HRp-value
N10050--
ORR41.4%25.3%-<0.0001
cORR34.5%--<0.0001
DCR87.9%--<0.0001
mPFS11.36.80.62<0.0001
mOS22.114.20.73<0.0001
最常见AE恶心、血液事件(1-2级)---

**多剂量组示例**:
指标AAB001 2mgAAB001 4mgAAB001 6mgPlacebo
N50505050
OS12.114.217.30.2
OS p-value<0.0001<0.0001<0.0001-
PFS12.114.217.30.2
PFS p-value<0.0001<0.0001<0.0001-

**表格格式规范**:
- 表格内容第一行必须列出各组入组人数,指标列写"N"
- **关键原则**:确保同一列的数据与该列标题对应的cohort一致
- **重要规则**:必须明确标注cohort的具体信息(如剂量组、治疗方案等),避免使用"最大剂量组"、"高剂量组"等笼统表述
  - ❌ 错误:`AAB001 (最大效果)` 或 `高剂量组`
  - ✅ 正确:`AAB001 6mg` 或 `对照组`
- 不同终点可能基于不同分析人群(如总人群 vs 可评估人群),需分别分列
- 缺乏的数据标注 "N/A",不要将不同人群的数据混用
- 合并主要终点、次要终点、安全性到一个表格
- 列名:`["指标", "实验组1", "实验组2", ...]` 或 `["指标", "实验组", "对照组"]`(如有对照)
- 常见终点使用英文缩写(见 **Configuration** 中的"常见终点缩写列表")
- 不常见的终点写中文全称
- 不要写95% CI置信区间
- 时间指标(PFS/OS/DOR等)只写数字,不写单位(如 `11.3` 而非 `11.3个月`)
- 百分比保留一位小数(如 `41.4%`)
- 数值不存在的用 `N/A` 或 `NE`(未成熟/未评估)表示
- 可在数值后用括号标注实际样本量(如 `11.3 (N=82)`)

### Step 3: Save as Markdown File

Generate output file using the configuration from **Configuration** section:

1. **Filename format**: Follow the **命名格式** from Configuration section
2. **Sanitize filename**:
   - Replace spaces with underscores
   - Remove special characters
3. **Final save path**: Use the **输出路径** from Configuration section, followed by the generated `{filename}`, then expand `~` to actual home directory.

### Step 4: Generate Expert Commentary (Optional but Recommended)

From a medical/pharmaceutical expert perspective, provide a concise analysis of the clinical trial data. This section should be clearly marked as "(仅供参考)" (For reference only).

Key aspects to analyze:

1. **Efficacy Evaluation**
   - Did primary endpoints reach statistical significance?
   - Are the effect sizes clinically meaningful?
   - How does it compare to existing therapies in the same indication?

2. **Safety Considerations**
   - Is the safety profile acceptable?
   - Any concerning AEs?
   - How does it compare to the drug class safety profile?

3. **Study Design Assessment**
   - Is the trial design appropriate?
   - Is sample size adequate?
   - Are control groups appropriate?
   - Any limitations?

4. **Clinical Prospects**
   - What's the potential for FDA/NMPA approval?
   - Commercial potential?
   - What clinical development pathway comes next?

5. **Cautions & Limitations**
   - Data limitations
   - What still needs to be validated

Provide concise, objective analysis (3-6 bullet points). Avoid over-optimistic language.

### Step 5: File Content Structure

The generated markdown file should follow this template:

{药品名称} - {适应症} 临床数据

基本信息

字段内容
药品名称{药品名称}
生产厂家{生产厂家}
适应症{适应症}
临床阶段{临床阶段}
临床名称{临床名称}
学术会议{学术会议}

药品有效性和安全性

指标{实验组名称}
主要终点数据...值
次要终点数据...值
安全性数据...值

试验设计

设计要素内容
研究类型...
入组人数...

临床数据图片

{网页图片链接或PDF截图引用}

专家点评

(仅供参考)

从药学/医学专家角度分析该临床数据的意义:

  • 疗效评价:[分析主要终点结果是否达到临床意义,对比同类药物]
  • 安全性考量:[分析安全性概况,关注关键AE]
  • 研究设计评价:[研究设计是否合理、样本量是否充足、对照组选择等]
  • 临床前景:[基于当前数据评估药物商业化潜力及后续研究方向]
  • 注意事项:[数据的局限性、需要进一步验证的点等]

数据来源

{URL或PDF路径} 提取时间: {当前日期}


## Tips

- **配置修改**: 输出路径、命名格式、常见缩写列表在 **Configuration** 区域定义,直接编辑即可修改
- **输出文件位置**: 查看 **Configuration** 区域的 `输出路径` 设置
- **终点缩写规则**: 只对 **Configuration** 中"常见终点缩写列表"内的缩写使用英文,其他终点写中文全称
- **浏览器使用**: 网页提取使用内置浏览器,启动时指定 `target=host` 参数。如果浏览器未运行,skill 会自动启动
- Use memory_search to check if similar drugs have been processed before extracting
- If the content (webpage or PDF) contains multiple drugs or trials, clarify with user which one to extract
- For complex clinical endpoints, preserve original terminology and units
- **图片处理注意事项**:
  - 网页图片:提取原始 URL,在 markdown 中直接引用 `![描述](URL)` 或 `<URL>`(避免大图预览)
  - PDF 图片:截图保存到与 markdown 同目录,使用相对路径引用 `![描述](./文件名.png)`
  - 图片命名:使用药品名称+序号,如 `PD-1抑制剂_图表1.png`
  - 只有临床数据相关的图片需要保存,装饰性图片可以忽略
- **PDF 处理注意事项**:
  - PDF 提取的文本格式可能比较混乱,需要适当清理换行和空格
  - 表格数据在 PDF 中可能无法完整保留,需要根据上下文推断
  - 如果 PDF 是扫描图片,nano-pdf 可能无法提取文本,需要先 OCR 处理
  - 对于大型 PDF 文件,可以先使用 `--action read` 快速提取全文内容
---

**Not every skill requires all three types of resources.**

平台分布

OpenClaw

72.79%
按下载量换算5,102

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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