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Agent Skill · 效率

med-followup-record-struct(医疗随访记录结构)

med-followup-record-struct 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

med-followup-record-struct 是效率类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 16,521。

总安装 2,840周安装 116GitHub Stars 公开资料未说明下载 909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
1.0.1

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:med-followup-record-struct(医疗随访记录结构)
来源仓库:https://github.com/unisound-llm/med-followup-record-struct
安装命令:
openclaw skills install med-followup-record-struct
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 med-followup-record-struct

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

将中文门诊复诊病历文本结构化为细粒度字段,输出 JSON(如现病史/既往史/诊断/处理意见等)。

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 med-followup-record-struct;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

med-followup-record-struct 怎么安装?

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

med-followup-record-struct 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。

med-followup-record-struct 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。

med-followup-record-struct 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。

med-followup-record-struct 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,840 次,近一周安装 116 次,下载 909 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。

med-followup-record-struct 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
med-followup-record-struct

医疗随访记录结构 · 本页

2,840—需要联网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
med-followup-record-struct
description
将中文门诊复诊病历文本结构化为细粒度字段,输出 JSON(如现病史/既往史/诊断/处理意见等)。
metadata

门诊复诊病历结构化

概述


给定一份中文门诊 复诊病历文本(医生已书写),本技能抽取并规范化为细粒度字段 JSON,例如:

  • 现病史.病情概述
  • 现病史.药物
  • 现病史.其他治疗措施
  • 现病史.病情转归
  • 现病史.一般情况
  • 既往史.疾病
  • 既往史.其他信息
  • 既往史.手术史
  • 既往史.过敏史
  • 既往史.输血史
  • 婚育史
  • 月经史
  • 个人史
  • 家族史
  • 查体
  • 辅助检查
  • 诊断
  • 处理意见.药物
  • 处理意见.其他建议

数据安全、隐私与伦理声明


  • 最小必要原则:仅处理结构化抽取所必需的文本内容;不要求也不鼓励包含姓名、证件号、手机号、详细地址等身份信息。
  • 严格脱敏:在发送至任何模型/接口前,会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理(如姓名、证件号、手机号、详细地址、人脸/影像等)。仅传递脱敏后的必要信息用于本次 skill 调用。
  • 不做本地持久化:不将用户输入与中间结果写入本地持久化存储(包含磁盘文件、数据库、日志)。仅在内存中短暂处理;本次调用结束即销毁。
  • 第三方 API 风险提示:在功能需要时,可能会调用第三方模型/服务接口;此时仅会发送脱敏后的必要信息,并使用加密传输。除完成本次请求外,不用于任何其他用途(如训练、画像、营销)。
  • 医疗边界:本技能输出为文本抽取与结构化结果,不构成医疗诊断或治疗建议;如涉及临床判断请以执业医生意见为准。

输入格式


纯文本病历(UTF-8),可包含如下分段:

主诉:…… 现病史:…… 既往史:…… 婚育史:…… 月经史:…… 个人史:…… 家族史:…… 查体:…… 辅助检查:…… 诊断:…… 处理:……

也支持通过统一入口 scripts/run.py 直接输入 pdf/doc/docx/xls/xlsx/csv/txt/json。 预处理成功后,会先归一化为标准复诊病历文本,再调用本 skill 的原始结构化逻辑。

快速开始


# 从 skills 目录运行
python3 scripts/run.py \
  --input data/med-followup-record-struct/followup_record.txt

# 或继续直接使用原始文本入口
python3 scripts/struct_followup_record.py \
  --input data/med-followup-record-struct/followup_record.txt

参数说明


  • --input PATH

- 输入复诊病历文本路径(UTF-8)。

  • --output PATH

- 输出结构化 JSON 路径(默认:../runs/med-followup-record-struct/structured.json)。

  • --timeout SECONDS

- 超时秒数;0 表示一直等待(默认:0)。

  • --diag-id STRING

- 对话/就诊 ID(默认:skill-diag)。

  • --department STRING

- 科室(可选)。

统一入口附加参数(scripts/run.py)


  • --input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json

- 输入类型;默认 auto。

  • --sheet STRING

- 读取 Excel 时指定 sheet(可选)。

  • --encoding STRING

- txt/csv 编码(默认:utf-8)。

  • --save-prepared

- 保存预处理后的标准复诊病历文本,便于调试。

输出约定


  • 输出为 UTF-8 JSON,key 形如 现病史.病情概述、现病史.药物、既往史.疾病、诊断、处理意见.药物 等。
  • 未提及字段在服务支持的情况下可能填充为“未提及”。

依赖


运行环境

  • Python 3.7+

外部 API

  • 后端结构化服务:https://shangbao.yunzhisheng.cn/skills/record-struct/gen_abstract_by_his

- 方法:POST,Content-Type: application/json - 需要网络访问 shangbao.yunzhisheng.cn

Python 第三方包(可选,按输入格式需要)

包名用途必要条件
openpyxl读取 .xlsx 文件输入为 xlsx 时必须
pypdf提取 PDF 文本输入为 pdf 时必须(或用 pdftotext 替代)

安装:pip install openpyxl pypdf

外部工具(可选,按输入格式需要)

工具用途必要条件
LibreOffice (soffice)转换 .doc / .xls 为文本输入为 doc/xls 时必须
pdftotext(poppler-utils)提取 PDF 文本输入为 pdf 且未安装 pypdf 时必须
tesseract(含 chi_sim+eng 语言包)图片 OCR输入为 png/jpg/bmp/tif 等图片时必须

安装(Ubuntu/Debian):sudo apt-get install libreoffice poppler-utils tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim

仅使用 TXT/JSON 输入时,无需安装任何第三方包或外部工具。

测试命令


从 skills 目录执行(网络自测):

python3 self_tests/med-followup-record-struct/self_test_followup_record_struct.py --run-network

平台分布

OpenClaw

97.57%
按下载量换算887

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。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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