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Healthcare-Eval-Harness

Patientensicherheits-Prüfrahmen für Bereitstellungen von Gesundheitsanwendungen. Automatisierte Testsuiten für CDSS-Genauigkeit, PHI-Exposition, klinische Workflow-Integrität und Integrations-Compliance. Blockiert Bereitstellungen bei Sicherheitsfehlern. Verwenden Sie dies, wenn eine Gesundheitsbereitstellung durch Patientensicherheitstests für CDSS-Genauigkeit, PHI-Exposition und Workflow-Integrität abgesichert werden muss.

Was ist Healthcare-Eval-Harness?

Das Healthcare Eval Harness ist ein automatisiertes Evaluierungssystem, das speziell für die Bereitstellung von Gesundheitsanwendungen entwickelt wurde. Es führt fünf Testkategorien in einer festgelegten Reihenfolge aus: CDSS-Genauigkeit, PHI-Exposition und Datenintegrität sind **KRITISCHE** Gates mit einer erforderlichen Bestehensquote von 100% – ein einziger Fehler blockiert die Bereitstellung. Die anderen beiden Gates (Klinische Workflows, Integrations-Compliance) sind **HOHE** Gates mit einer erforderlichen Bestehensquote von 95%+. Das System ist mit CI/CD-Pipelines (GitHub Actions) integrierbar und bietet einen klaren Pass/Fail-Bericht. Es unterstützt verschiedene Test-Frameworks wie Jest, Vitest oder pytest und verhindert gängige Anti-Patterns wie das Überspringen von Tests oder das Unterschreiten der Schwellenwerte.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/healthcare-eval-harness

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Dokumentation

Healthcare Eval Harness — Patientensicherheits-Verifizierung

Automatisiertes Verifizierungssystem für Bereitstellungen von Gesundheitsanwendungen. Ein einziger KRITISCHER Fehler blockiert die Bereitstellung. Patientensicherheit ist nicht verhandelbar.

Hinweis: Die Beispiele verwenden Jest als Referenz-Test Runner. Passen Sie die Befehle an Ihr Framework an (Vitest, pytest, PHPUnit usw.) – die Testkategorien und Bestehensschwellen sind Framework-unabhängig.

Wann verwenden

  • Vor jeder Bereitstellung von EMR/EHR-Anwendungen
  • Nach Änderungen an der CDSS-Logik (Arzneimittelinteraktionen, Dosisvalidierung, Bewertungen)
  • Nach Änderungen an Datenbankschemata, die Patientendaten betreffen
  • Nach Änderungen an Authentifizierung oder Zugriffskontrolle
  • Während der Konfiguration der CI/CD-Pipeline für Gesundheits-Apps
  • Nach dem Auflösen von Merge-Konflikten in klinischen Modulen

Funktionsweise

Das Eval Harness führt fünf Testkategorien in der Reihenfolge aus. Die ersten drei (CDSS-Genauigkeit, PHI-Exposition, Datenintegrität) sind KRITISCHE Gates mit einer erforderlichen Bestehensquote von 100% – ein einziger Fehler blockiert die Bereitstellung. Die restlichen zwei (Klinische Workflows, Integration) sind HOHE Gates mit einer erforderlichen Bestehensquote von 95%+.

Jede Kategorie ist einem Jest-Testpfadmuster zugeordnet. Die CI-Pipeline führt KRITISCHE Gates mit --bail (Stopp bei erstem Fehler) aus und erzwingt Abdeckungsschwellen mit --coverage --coverageThreshold.

Evaluierungskategorien

1. CDSS-Genauigkeit (KRITISCH – 100% erforderlich)

Testet die gesamte klinische Entscheidungsunterstützungslogik: Arzneimittelinteraktionspaare (beide Richtungen), Dosisvalidierungsregeln, klinische Bewertungen im Vergleich zu veröffentlichten Spezifikationen, keine falsch-negativen, keine stillen Fehler.

npx jest --testPathPattern='tests/cdss' --bail --ci --coverage

2. PHI-Exposition (KRITISCH – 100% erforderlich)

Testet auf Lecks von geschützten Gesundheitsinformationen: API-Fehlerantworten, Konsolenausgabe, URL-Parameter, Browser-Speicher, standortübergreifende Isolation, nicht authentifizierter Zugriff, Fehlen von Dienstrollenschlüsseln.

npx jest --testPathPattern='tests/security/phi' --bail --ci

3. Datenintegrität (KRITISCH – 100% erforderlich)

Testet die Sicherheit klinischer Daten: gesperrte Begegnungen, Audit-Trail-Einträge, Schutz vor kaskadierendem Löschen, gleichzeitige Bearbeitung, keine verwaisten Datensätze.

npx jest --testPathPattern='tests/data-integrity' --bail --ci

4. Klinische Workflows (HOCH – 95%+ erforderlich)

Testet End-to-End-Abläufe: Begegnungslebenszyklus, Template-Rendering, Medikationssätze, Arzneimittel-/Diagnosesuche, Rezept-PDF, Alarme für rote Flaggen.

tmp_json=$(mktemp)
npx jest --testPathPattern='tests/clinical' --ci --json --outputFile="$tmp_json" || true
total=$(jq '.numTotalTests // 0' "$tmp_json")
passed=$(jq '.numPassedTests // 0' "$tmp_json")
if [ "$total" -eq 0 ]; then
  echo "Keine klinischen Tests gefunden" >&2
  exit 1
fi
rate=$(echo "scale=2; $passed * 100 / $total" | bc)
echo "Klinische Bestehensquote: ${rate}% ($passed/$total)"

5. Integrations-Compliance (HOCH – 95%+ erforderlich)

Testet externe Systeme: HL7-Nachrichtenparsing (v2.x), FHIR-Validierung, Laborergebniszuordnung, Behandlung fehlerhafter Nachrichten.

tmp_json=$(mktemp)
npx jest --testPathPattern='tests/integration' --ci --json --outputFile="$tmp_json" || true
total=$(jq '.numTotalTests // 0' "$tmp_json")
passed=$(jq '.numPassedTests // 0' "$tmp_json")
if [ "$total" -eq 0 ]; then
  echo "Keine Integrationstests gefunden" >&2
  exit 1
fi
rate=$(echo "scale=2; $passed * 100 / $total" | bc)
echo "Integrations-Bestehensquote: ${rate}% ($passed/$total)"

Pass/Fail-Matrix

KategorieSchwelleBei Fehler
CDSS-Genauigkeit100%BEREITSTELLUNG SPERREN
PHI-Exposition100%BEREITSTELLUNG SPERREN
Datenintegrität100%BEREITSTELLUNG SPERREN
Klinische Workflows95%+WARNEN, mit Überprüfung zulassen
Integration95%+WARNEN, mit Überprüfung zulassen

CI/CD-Integration

name: Healthcare Safety Gate
on: [push, pull_request]

jobs:
  safety-gate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: '20'
      - run: npm ci

      # KRITISCHE Gates – 100% erforderlich, Stopp bei erstem Fehler
      - name: CDSS-Genauigkeit
        run: npx jest --testPathPattern='tests/cdss' --bail --ci --coverage --coverageThreshold='{"global":{"branches":80,"functions":80,"lines":80}}'

      - name: PHI-Expositionsprüfung
        run: npx jest --testPathPattern='tests/security/phi' --bail --ci

      - name: Datenintegrität
        run: npx jest --testPathPattern='tests/data-integrity' --bail --ci

      # HOHE Gates – 95%+ erforderlich, benutzerdefinierte Schwellenprüfung
      # HOHE Gates – 95%+ erforderlich
      - name: Klinische Workflows
        run: |
          TMP_JSON=$(mktemp)
          npx jest --testPathPattern='tests/clinical' --ci --json --outputFile="$TMP_JSON" || true
          TOTAL=$(jq '.numTotalTests // 0' "$TMP_JSON")
          PASSED=$(jq '.numPassedTests // 0' "$TMP_JSON")
          if [ "$TOTAL" -eq 0 ]; then
            echo "::error::Keine klinischen Tests gefunden"; exit 1
          fi
          RATE=$(echo "scale=2; $PASSED * 100 / $TOTAL" | bc)
          echo "Bestehensquote: ${RATE}% ($PASSED/$TOTAL)"
          if (( $(echo "$RATE < 95" | bc -l) )); then
            echo "::warning::Klinische Bestehensquote ${RATE}% unter 95%"
          fi

      - name: Integrations-Compliance
        run: |
          TMP_JSON=$(mktemp)
          npx jest --testPathPattern='tests/integration' --ci --json --outputFile="$TMP_JSON" || true
          TOTAL=$(jq '.numTotalTests // 0' "$TMP_JSON")
          PASSED=$(jq '.numPassedTests // 0' "$TMP_JSON")
          if [ "$TOTAL" -eq 0 ]; then
            echo "::error::Keine Integrationstests gefunden"; exit 1
          fi
          RATE=$(echo "scale=2; $PASSED * 100 / $TOTAL" | bc)
          echo "Bestehensquote: ${RATE}% ($PASSED/$TOTAL)"
          if (( $(echo "$RATE < 95" | bc -l) )); then
            echo "::warning::Integrations-Bestehensquote ${RATE}% unter 95%"
          fi

Anti-Patterns

  • CDSS-Tests überspringen, „weil sie beim letzten Mal bestanden haben“
  • KRITISCHE Schwellen unter 100% setzen
  • --no-bail bei KRITISCHEN Test-Suiten verwenden
  • Die CDSS-Engine in Integrationstests mocken (echte Logik muss getestet werden)
  • Bereitstellungen zulassen, wenn das Sicherheits-Gate rot ist
  • Tests ohne --coverage bei CDSS-Suiten ausführen

Beispiele

Beispiel 1: Alle Kritischen Gates Lokal Ausführen

npx jest --testPathPattern='tests/cdss' --bail --ci --coverage && \
npx jest --testPathPattern='tests/security/phi' --bail --ci && \
npx jest --testPathPattern='tests/data-integrity' --bail --ci

Beispiel 2: Bestehensquote des Hohen Gates Prüfen

tmp_json=$(mktemp)
npx jest --testPathPattern='tests/clinical' --ci --json --outputFile="$tmp_json" || true
jq '{
  passed: (.numPassedTests // 0),
  total: (.numTotalTests // 0),
  rate: (if (.numTotalTests // 0) == 0 then 0 else ((.numPassedTests // 0) / (.numTotalTests // 1) * 100) end)
}' "$tmp_json"
# Erwartet: { "passed": 21, "total": 22, "rate": 95.45 }

Beispiel 3: Evaluierungsbericht

## Healthcare Eval: 2026-03-27 [Commit abc1234]

### Patientensicherheit: BESTANDEN

| Kategorie | Tests | Bestanden | Fehlgeschlagen | Status |
|-----------|-------|-----------|----------------|--------|
| CDSS-Genauigkeit | 39 | 39 | 0 | BESTANDEN |
| PHI-Exposition | 8 | 8 | 0 | BESTANDEN |
| Datenintegrität | 12 | 12 | 0 | BESTANDEN |
| Klinische Workflows | 22 | 21 | 1 | 95,5% BESTANDEN |
| Integration | 6 | 6 | 0 | BESTANDEN |

### Abdeckung: 84% (Ziel: 80%+)
### Entscheidung: SICHER ZU BEREITSTELLEN

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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