Nihaisha
Wyszukiwanie kursów Ni Haisha TCM z wzorcami formuł, etykietami lekcji i cytatami ze zrzutów ekranu
Testowano · Działa
Co robi ten skill
Umiejętność wspierająca naukę na podstawie destylowanych materiałów wykładowych Ni Haisha (倪海厦) z TCM — Shang Han Lun, Jingui Yaolue, Huangdi Neijing, Shennong Bencao, akupunktura, Tianji i przypadki kliniczne. Kieruje pytanie do odpowiedniego modułu Markdown, zwraca porównania wzorców formuł i tabele sześciokanałowe z numerami lekcji, a także lokalizuje dowody ze zrzutów ekranu tablicy/PPT lub stron PDF za pomocą dwóch skryptów wyszukiwania w Pythonie stdlib. Uruchamia się na pytania dotyczące kursów Ni Haisha, klasycznych formuł, różnicowania sześciokanałowego, punktów akupunkturowych, przeglądu lekcji lub żądań dowodów źródłowych i znaczników czasu; jest ograniczona do edukacji i wyraźnie odmawia diagnozy, recept i dawkowania.
Raport z testu
Pobrano SKILL.md z katalogu głównego repozytorium (frontmatter zawiera name + długi dwujęzyczny opis; dodatkowe metadata.short-description). Wyrywkowo sprawdzono 6 referencyjnych ścieżek za pośrednictwem 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 — wszystkie HTTP 200. Zbudowałem mini instalację w katalogu scratch i faktycznie uruchomiłem `python3 scripts/search_screenshots.py "麻黄汤和桂枝汤的区别 有汗无汗" --show-terms`: podzieliło to zapytanie w języku naturalnym na 麻黄汤/桂枝汤/有汗/无汗, wydrukowało baner bezpieczeństwa i zwróciło posortowane wyniki, takie jak "伤寒论03 38:17 [方剂方证、六经条文] → assets/screenshots/shanghanlun/0115.webp" (ścieżki pokazywały `missing` tylko dlatego, że pominąłem zasoby obrazów). Dla wyjścia odpowiedziałem najpierw z pamięci na pytanie "jak różnią się 桂枝汤证 i 麻黄汤证, podaj tabelę przeglądową" (poprawnie, ale ogólnie: 有汗/无汗, 浮缓/浮紧, 表虚/表实, składniki), a następnie ponownie odpowiedziałem na podstawie formula-patterns.md + six-channel.md; wersja umiejętności dodała etykiety lekcji (L01-L02 vs L01/L03/L04), listę przeciwwskazań kursu (酒客/吐家/胸满 dla 桂枝汤; 咽干/淋家/疮家禁汗 i "check 尺脉 before sweating" dla 麻黄汤), wyjaśnienie wykładowcy "水液压力" dotyczące 身疼, cel "微似汗" i trzy cytowalne zrzuty ekranu tablicy z sygnaturami czasowymi — z których żadnego nie miała wersja bazowa. Skan bezpieczeństwa nie wykrył nic złego: brak curl|sh, brak base64, brak odczytów sekretów; install_as_skill.sh tylko synchronizuje do $HOME/.claude/skills/nihaisha (brak ścieżek specyficznych dla maszyny), skrypty rozwiązują katalog główny za pomocą Path(__file__).parents[1], a opcjonalny downloader RAG trafia tylko do huggingface.co/datasets/JuneYao/nihaisha-rag-assets z weryfikacją SHA256 za niezwykle rygorystyczną, wieloetapową bramką opt-in. Dokumentacja traci punkt, ponieważ sekcja instalacji w README mówi tylko "give this prompt to your AI assistant" i nigdy nie wspomina o działającym install_as_skill.sh; twierdzenia dotyczące treści poza tym zgadzały się z tym, co widziałem, a README jest szczery co do znanych problemów, trybu opcjonalnego 3.68 GB będącego 测试中 i statusu praw autorskich oryginalnych wykładów.
Testowano: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalacja
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.
Komendy i przykładowe prompty
/nihaishaWyszukiwanie kursów Ni Haisha TCM z wzorcami formuł, etykietami lekcji i cytatami ze zrzutów ekranu
Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):
Explain the Shang Han Lun formulas from this courseSummarize this clinical case from Ni Haisha's lecturesLook up the Bagang Bianzheng pattern identification