Nihaisha
Vyhledávání kurzů Ni Haisha TCM s vzory formulí, štítky lekcí a citacemi snímků obrazovky
Otestováno · Funguje
Co umí
Dovednost pro podporu studia nad destilovaným přednáškovým materiálem Ni Haisha (倪海厦) TCM — Shang Han Lun, Jingui Yaolue, Huangdi Neijing, Shennong Bencao, akupunktura, Tianji a klinické případy. Směruje otázku na správný přibalený Markdown modul, vrací srovnání vzorů formulí a šestikanálové tabulky s čísly lekcí a lokalizuje důkazy z tabule/PPT snímku obrazovky nebo PDF stránky pomocí dvou stdlib Python vyhledávacích skriptů. Spouští se na otázky jmenující kurzy Ni Haisha, klasické formule, šestikanálovou diferenciaci, akupunkturní body, recenzi lekcí nebo požadavky na zdrojové důkazy a časové značky; je zaměřena na vzdělávání a explicitně odmítá diagnózu, předpisy a dávkování.
Testovací report
Načteno SKILL.md v kořeni repozitáře (frontmatter má name + dlouhý bilingvní popis; extra metadata.short-description). Namátkově zkontrolováno 6 odkazovaných cest přes raw.githubusercontent — references/index.md, references/formula-patterns.md, references/six-channel.md, scripts/search_screenshots.py, scripts/search_pdf_evidence.py, install_as_skill.sh — všechny HTTP 200. Vytvořil jsem mini instalaci v scratch adresáři a skutečně spustil `python3 scripts/search_screenshots.py "麻黄汤和桂枝汤的区别 有汗无汗" --show-terms`: rozdělil dotaz v přirozeném jazyce na 麻黄汤/桂枝汤/有汗/无汗, vytiskl bezpečnostní banner a vrátil seřazené výsledky jako "伤寒论03 38:17 [方剂方证、六经条文] → assets/screenshots/shanghanlun/0115.webp" (cesty ukazovaly `missing` pouze proto, že jsem přeskočil obrazové assety). Pro výstup jsem nejprve z paměti odpověděl na "how do 桂枝汤证 and 麻黄汤证 differ, give a review table" (správně, ale obecně: 有汗/无汗, 浮缓/浮紧, 表虚/表实, ingredients), poté jsem znovu odpověděl z formula-patterns.md + six-channel.md; verze dovednosti přidala štítky lekcí (L01-L02 vs L01/L03/L04), seznam kontraindikací kurzu (酒客/吐家/胸满 pro 桂枝汤; 咽干/淋家/疮家禁汗 a "check 尺脉 before sweating" pro 麻黄汤), vysvětlení lektora "水液压力" pro 身疼, cíl "微似汗" a tři citovatelné časově označené snímky tabule — nic z toho základ neměl. Bezpečnostní sken nenašel nic špatného: žádné curl|sh, žádné base64, žádné čtení tajemství; install_as_skill.sh pouze rsyncuje do $HOME/.claude/skills/nihaisha (žádné cesty specifické pro stroj), skripty řeší kořen přes Path(__file__).parents[1) a volitelný RAG downloader zasahuje pouze huggingface.co/datasets/JuneYao/nihaisha-rag-assets s ověřením SHA256 za neobvykle přísnou vícestupňovou opt-in bránou. Dokumentace ztrácí bod, protože instalační sekce README pouze říká "give this prompt to your AI assistant" a nikdy nezmiňuje funkční install_as_skill.sh; tvrzení o obsahu jinak odpovídala tomu, co jsem viděl, a README je upřímné ohledně známých problémů, volitelného režimu 3.68 GB jako 测试中 a stavu autorských práv zdrojových přednášek.
Testováno: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalace
mkdir -p ~/.claude/skills git clone --depth 1 https://github.com/JuneYaooo/nihaisha-nishi-tcm.git ~/.claude/skills/nihaisha # The checkout is large (~100 MB of screenshots and evidence files); --depth 1 keeps it to one commit. # The repo's install_as_skill.sh --target claude does the same copy. # The optional 3.68 GB RAG runtime is NOT needed and is not downloaded by default. # Restart Claude Code after installing.
Příkazy a ukázkové prompty
/nihaishaVyhledávání kurzů Ni Haisha TCM s vzory formulí, štítky lekcí a citacemi snímků obrazovky
Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):
Explain the Shang Han Lun formulas from this courseSummarize this clinical case from Ni Haisha's lecturesLook up the Bagang Bianzheng pattern identification