Academic AIO

Auditeert medisch-AI papers op AI-zoekvindbaarheid, met een pass/fail checker.

Door Aperivue · Aperivue/medsci-skills

Getest · Werkt ★ 9.2/10

Academic AIO — Auditeert medisch-AI papers op AI-zoekvindbaarheid, met een pass/fail checker.

Wat het doet

Controleert titels, abstracts, samenvattingsboxen van tijdschriften, READMEs, CITATION.cff en Hugging Face kaarten voor medisch-AI papers, zodat Perplexity, Elicit, Consensus en SciSpace ze nauwkeurig citeren, waarbij GEO principes worden gecombineerd met TRIPOD+AI/CLAIM/STARD-AI rapportageankers. Activeert bij het opstellen of beoordelen van een manuscript, preprint, of code release voor publicaties zoals Radiology, Lancet Digital Health of npj Digital Medicine. Levert Python checkers die het samenvattingsboxformaat, JSON-LD schema en repo metadata valideren in plaats van alleen te vertrouwen op modeloordeel.

Testrapport

Taak: bereid een titel, Key Points box en abstract voor indiening bij Radiology voor — een transformer die schedelfracturen detecteert op non-contrast hoofd-CT. Baseline (zonder skill) produceerde een redelijk ogend concept, maar de ingebouwde detector van de skill wees het af: `check_summary_box.py --journal radiology --strict` retourneerde EXIT=1, oordeel NONCONFORMANT — 'found 4 bullets, expected 3' (RSNA vereist precies 3) plus een soft-hit one_claim_per_bullet op een bullet met een puntkomma. De versie van de skill slaagde: EXIT=0, oordeel CONFORMANT. Tekstmetingen: baseline had 0 vermeldingen van '95% CI', 0 numerieke uitkomsten (AUC/gevoeligheid/specificiteit), 0 rapportagerichtlijnankers, 0 code-beschikbaarheid met DOI; de versie van de skill had — respectievelijk 5 / 5 / 2 / 1. Alle 12 bestanden waarnaar in de body wordt verwezen (scripts/check_summary_box.py, references/summary_box_specs.json, references/checklists/AIO_GENERAL.md, templates/aio_audit_checklist.md.j2, etc.) bestaan daadwerkelijk, en drie repository bundeltests werden uitgevoerd en geslaagd (test_summary_box: 7 geslaagd 0 mislukt; test_validate_schema en test_batch_metadata_audit: ALL PASS). Scripts zijn alleen stdlib, geen netwerk- of omgevingslezing — grep voor urllib|requests|socket|subprocess|os.environ|token|secret kwam alleen overeen met 'https://schema.org' en regex ORCID.

Getest op: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installatie

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

Commando's en voorbeeldprompts

  • /academic-aioAuditeert medisch-AI papers op AI-zoekvindbaarheid, met een pass/fail checker.

Skills reageren op gewone verzoeken — geen commando's om te onthouden. Na installatie activeren prompts zoals deze de skill (in het Engels):

  • 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