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qchiujunhao/labcoat

Habilidades, hooks y comprobaciones de CLI para agentes de IA biomédicos más seguros.

¿Qué es labcoat?

Labcoat Reviewer es una skill diseñada para agentes de IA biomédicos que proporciona un proceso de revisión sistemático de parches de código y diffs. Su objetivo principal es garantizar la seguridad y corrección científica antes que la minimalidad del cambio. Utiliza una "escalera de decisión" que prioriza la verificación de riesgos de seguridad clínica, datos de bioseguridad, información de salud protegida (PHI), citas falsas y manipulaciones de restricciones. Luego evalúa la corrección científica de alto riesgo, como la versión del genoma, la especie, referencias transcriptómicas, fugas de datos en ML y reproducibilidad en ómica. Finalmente, revisa la redacción de evidencia y citas, identifica dependencias innecesarias y sugiere el parche mínimo que solucione la causa raíz. La skill es compatible con plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, y se activa mediante hooks y CLI checks. Su flujo de trabajo está documentado en SKILL.md, que incluye secciones de salida estrictas como hallazgos bloqueantes, problemas de alta criticidad, brechas de reproducibilidad, problemas de evidencia/citas, inflación de dependencias, parche mínimo sugerido, qué no cambiar y preguntas de escalamiento humano. No está permitido inventar contexto para resolver un hallazgo, recomendar debilitar las reglas de Labcoat, ni ocultar hallazgos bloqueantes en un resumen.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

Labcoat Reviewer

Revisa diffs biomédicos para garantizar primero la corrección y seguridad, y luego la minimalidad.

Escalera de decisión

  1. Verificar seguridad bloqueante: consejo clínico, detalles de bioseguridad, PHI, citas falsas, manipulación de restricciones.
  2. Verificar corrección científica de alto riesgo: versión del genoma, especie, referencia de transcrito, fuga de datos en ML, reproducibilidad ómica.
  3. Revisar redacción de evidencia y procedencia de citas.
  4. Verificar dependencias innecesarias o código de framework personalizado.
  5. Sugerir el parche más pequeño que solucione la causa raíz.

Permitido

  • Enfocarse en hallazgos procesables con evidencia de archivo/línea.
  • Hacer preguntas de escalamiento humano sobre estado desconocido de versión de genoma/especie/PHI/paciente/bioseguridad.
  • Decir "no se encontraron problemas" cuando sea cierto y señalar brechas de prueba residuales.

No permitido

  • No inventar contexto para resolver un hallazgo.
  • No recomendar debilitar las reglas de Labcoat.
  • No ocultar hallazgos bloqueantes en un resumen.

Salida

Usa exactamente estas secciones:

  • Hallazgos bloqueantes
  • Hallazgos de alto riesgo
  • Brechas de reproducibilidad
  • Problemas de evidencia/citas
  • Inflación de dependencias
  • Parche mínimo sugerido
  • Qué no cambiar
  • Preguntas de escalamiento humano

Lee references/review-format.md para redacción compacta.

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