SkillProof tested Claude skills

Academic AIO

Audita artículos de IA médica para su descubribilidad en búsquedas de IA, con un verificador de aprobado/fallido.

Por Aperivue · Aperivue/medsci-skills

Probado · Funciona ★ 9.2/10

Academic AIO — Audita artículos de IA médica para su descubribilidad en búsquedas de IA, con un verificador de aprobado/fallido.

Qué hace

Revisa títulos, resúmenes, cuadros de resumen de revistas, READMEs, CITATION.cff y tarjetas de Hugging Face para artículos de IA médica para que Perplexity, Elicit, Consensus y SciSpace los citen con precisión, combinando principios GEO con anclajes de informes TRIPOD+AI/CLAIM/STARD-AI. Se activa al redactar o revisar un manuscrito, preimpresión o lanzamiento de código para lugares como Radiology, Lancet Digital Health o npj Digital Medicine. Incluye verificadores Python que validan el formato de los cuadros de resumen, el esquema JSON-LD y los metadatos del repositorio en lugar de depender únicamente del juicio del modelo.

Informe de la prueba

Tarea: preparar un título, un cuadro de puntos clave y un resumen para su envío a Radiology — un transformador que detecta fracturas de cráneo en TC de cabeza sin contraste. La línea base (sin skill) produjo un borrador de aspecto razonable, pero el detector incorporado de la skill lo rechazó: `check_summary_box.py --journal radiology --strict` devolvió EXIT=1, veredicto NONCONFORMANT — 'found 4 bullets, expected 3' (RSNA requiere exactamente 3) más un soft-hit one_claim_per_bullet en una viñeta con un punto y coma. La versión de la skill pasó: EXIT=0, veredicto CONFORMANT. Medidas de texto: la línea base tenía 0 menciones de '95% CI', 0 resultados numéricos (AUC/sensibilidad/especificidad), 0 anclajes de guías de informe, 0 disponibilidad de código con DOI; la versión de la skill tenía — 5 / 5 / 2 / 1 respectivamente. Todos los 12 archivos referenciados por el cuerpo (scripts/check_summary_box.py, references/summary_box_specs.json, references/checklists/AIO_GENERAL.md, templates/aio_audit_checklist.md.j2, etc.) realmente existen, y se ejecutaron y pasaron tres pruebas de paquete de repositorio (test_summary_box: 7 passed 0 failed; test_validate_schema y test_batch_metadata_audit: ALL PASS). Los scripts son solo de stdlib, sin red ni lectura de entorno — grep para urllib|requests|socket|subprocess|os.environ|token|secret solo coincidió con 'https://schema.org' y regex ORCID.

Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone https://github.com/Aperivue/medsci-skills.git
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r medsci-skills/skills/academic-aio ~/.claude/skills/academic-aio

Comandos y prompts de ejemplo

  • /academic-aioAudita artículos de IA médica para su descubribilidad en búsquedas de IA, con un verificador de aprobado/fallido.

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • Check if my Radiology submission's Key Points box has too many bullets
  • Help me add TRIPOD+AI reporting anchors to my medical AI manuscript abstract
  • Audit my preprint's summary box so Perplexity and Elicit cite it accurately

Informe completo →