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Agent Skill · 研究检索

fhir-questionnaire(调查问卷)

fhir-questionnaire 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

fhir-questionnaire 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 4,869。

总安装 29,303周安装 1,174GitHub Stars 公开资料未说明下载 9,486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
0.2.4

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:fhir-questionnaire(调查问卷)
来源仓库:https://github.com/elmariachi111/fhir-questionnaire
安装命令:
openclaw skills install fhir-questionnaire
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 fhir-questionnaire

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。

帮助从简单的需求构思文档创建符合 FHIR 的调查问卷定义。包含用于从官方编码 API 中查找有关医疗状况、发现、观察结果、药物、程序的 LOINC 和 SNOMED CT 代码的脚本。目前不需要 API 密钥。

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 fhir-questionnaire;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

    它需要需要联网,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

fhir-questionnaire 怎么安装?

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

fhir-questionnaire 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。

fhir-questionnaire 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

fhir-questionnaire 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。

fhir-questionnaire 用的人多吗?

公开数据是累计安装 29,303 次,近一周安装 1,174 次,下载 9,486 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。

fhir-questionnaire 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
fhir-questionnaire

调查问卷 · 本页

29,303—需要联网MIT-0通过

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
design-fhir-loinc-questionnaires
description
Helps creating FHIR conforming questionnaire definitions from plain requirement ideation docs. Contains scripts to look up LOINC and SNOMED CT codes for medical conditions, findings, observations, medications, procedures from a official coding APIs. No API keys required at the moment.
metadata
dependencies
python>=3.8, jsonschema>=4.0.0

FHIR Questionnaire Skill

⚠️ CRITICAL RULES - READ FIRST

NEVER suggest LOINC or SNOMED CT codes from memory or training data. ALWAYS use the search and query scripts in this skill.

When any clinical code is needed:

  1. For clinical questions/observations: ALWAYS run python scripts/search_loinc.py "search term" FIRST
  2. For clinical concepts/conditions: ALWAYS run python scripts/search_snomed.py "search term" FIRST
  3. ONLY use codes returned by the scripts
  4. If search fails or returns no results, DO NOT make up codes

Clinical codes from AI memory are highly unreliable and will cause incorrect clinical coding.

Network Access Requirements

Requires whitelisted network access:

  • clinicaltables.nlm.nih.gov (LOINC search)
  • tx.fhir.org (FHIR terminology server for LOINC answer lists and SNOMED CT search)

If network access fails, STOP. Do not suggest codes.

Essential Scripts (Use These Every Time)

1. Search LOINC Codes

ALWAYS run this before suggesting any LOINC code (clinical questions/observations):

python scripts/search_loinc.py "depression screening"
python scripts/search_loinc.py "blood pressure" --format fhir

2. Search SNOMED CT Codes

ALWAYS run this before suggesting any SNOMED CT code (clinical concepts/conditions):

python scripts/search_snomed.py "diabetes"
python scripts/search_snomed.py "hypertension" --format fhir
python scripts/search_snomed.py "diabetes mellitus" --semantic-tag "disorder"

Note: The --semantic-tag filter works best when the semantic tag appears in the display name (e.g., "Diabetes mellitus (disorder)").

3. Find Answer Options

For questions with standardized answers:

python scripts/query_valueset.py --loinc-code "72166-2"
python scripts/query_valueset.py --loinc-code "72166-2" --format fhir

4. Validate Questionnaire

Before finalizing:

python scripts/validate_questionnaire.py questionnaire.json

Templates

Start with assets/templates/:

  • minimal.json - Bare bones structure
  • basic.json - Simple questionnaire
  • advanced.json - Complex with conditional logic

Workflows

Standardized Clinical Instruments (PHQ-9, GAD-7, etc.)

# Step 1: Find panel code (NEVER skip this)
python scripts/search_loinc.py "PHQ-9 panel"

# Step 2: Find answer options
python scripts/query_valueset.py --loinc-code "FOUND-CODE" --format fhir

# Step 3: See examples/templates
# Check references/examples.md for complete implementations

Custom Organizational Questionnaires

# Step 1: Start with template
cp assets/templates/advanced.json my-questionnaire.json

# Step 2: For any clinical questions, search LOINC
python scripts/search_loinc.py "body weight"

# Step 3: Add answer options if available
python scripts/query_valueset.py --loinc-code "FOUND-CODE"

# Step 4: For custom questions without LOINC results, use inline answerOptions
# (no coding system needed - just code + display)

# Step 5: Validate
python scripts/validate_questionnaire.py my-questionnaire.json

Custom Answer Lists (When LOINC Has No Match)

When LOINC search returns no suitable answer list, use inline answerOption with system-less valueCoding by default. This is the simplest, spec-compliant approach for custom answer lists:

{
  "linkId": "sleep-quality",
  "type": "choice",
  "text": "How would you rate your sleep quality?",
  "answerOption": [
    {"valueCoding": {"code": "good", "display": "Good"}},
    {"valueCoding": {"code": "fair", "display": "Fair"}},
    {"valueCoding": {"code": "poor", "display": "Poor"}}
  ]
}

Do NOT invent a coding system URI. Omitting system is valid FHIR and signals that these are local, questionnaire-scoped codes.

Opt-in: Reusable Welshare Coding System

If the user explicitly requests reusable codes that can be shared across questionnaires, use the Welshare namespace (http://codes.welshare.app) via the helper script:

python scripts/create_custom_codesystem.py --interactive

This creates a CodeSystem + ValueSet pair. To convert an inline answer list to the reusable format, add "system": "http://codes.welshare.app/CodeSystem/<category>/<id>.json" to each valueCoding and optionally reference the ValueSet via answerValueSet. See references/loinc_guide.md for details.

Common Patterns

  • Conditional display: Use enableWhen to show/hide questions
  • Repeating groups: Set "repeats": true for medications, allergies, etc.
  • Standardized answers: Use query_valueset.py --loinc-code "CODE" for LOINC-backed answer lists
  • Custom answers: Use inline answerOption with valueCoding (no system) for non-standardized choices

See references/examples.md for complete working examples.

Script Reference

search_loinc.py - Find LOINC Codes

python scripts/search_loinc.py "blood pressure"
python scripts/search_loinc.py "depression" --limit 10 --format fhir

search_snomed.py - Find SNOMED CT Codes

python scripts/search_snomed.py "diabetes"
python scripts/search_snomed.py "hypertension" --limit 10 --format fhir
python scripts/search_snomed.py "asthma" --format table
python scripts/search_snomed.py "diabetes mellitus" --semantic-tag "disorder"

Formats: json (default), table, fhir Semantic tags (when present in results): disorder, finding, procedure, body structure, substance, organism Note: Semantic tag filtering only works when tags are included in the display name from the terminology server.

query_valueset.py - Find Answer Options

python scripts/query_valueset.py --loinc-code "72166-2"
python scripts/query_valueset.py --loinc-code "72166-2" --format fhir
python scripts/query_valueset.py --search "smoking"

Alternative servers (if tx.fhir.org fails):

  • --server https://hapi.fhir.org/baseR4
  • --server https://r4.ontoserver.csiro.au/fhir

validate_questionnaire.py - Validate Structure

python scripts/validate_questionnaire.py questionnaire.json
python scripts/validate_questionnaire.py questionnaire.json --verbose

extract_loinc_codes.py - Analyze Codes

python scripts/extract_loinc_codes.py questionnaire.json
python scripts/extract_loinc_codes.py questionnaire.json --validate

create_custom_codesystem.py - Reusable Custom Codes (Opt-in)

python scripts/create_custom_codesystem.py --interactive

Only use when the user explicitly requests reusable codes across questionnaires. Uses the Welshare namespace: http://codes.welshare.app. Default for custom answers is inline answerOption without a coding system.

Troubleshooting

  • No LOINC results: Use broader search terms (e.g., "depression" not "PHQ-9 question 1")
  • Network errors: Try alternative servers with --server flag
  • Validation errors: Check references/fhir_questionnaire_spec.md for requirements
  • No answer list found: Use inline answerOption with system-less valueCoding (code + display only). Do NOT fall back to a custom coding system unless the user explicitly requests it

Deep Knowledge References

We've assembled deep knowledge for you to consult on specific topics. Checkout the index file on See REFERENCE.md and drill down the knowledge path for highly detailed instructions on modelling questionnaires.

Reference Links

平台分布

OpenClaw

89.68%
按下载量换算8,507

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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