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qchiujunhao/labcoat

生体医学AIコーディングエージェント向けのスキル、フック、CLIチェック。安全性と正確性を優先し、その次に最小性を評価します。

labcoat とは?

Labcoat Reviewerは、生体医学領域のコード変更(diff)をレビューするためのAIエージェントスキルです。主にClaude CodeやCursor、Codexなどの開発エージェントと連携し、臨床助言やバイオセキュリティ情報、保護対象医療情報(PHI)、架空の引用、ガードレール違反といった「ブロッキング安全性」を最優先でチェックします。次に、ゲノムビルド、種、トランスクリプト/参照配列、機械学習の情報漏洩、オミクス再現性などの「高リスク科学的正確性」を検証し、その後エビデンスの文言と引用の出典、不要な依存関係やカスタムフレームワークコードを確認します。最終的には問題の根本原因を修正する最小限のパッチを提案し、レビュー結果は「ブロッキング所見」「高リスク所見」「再現性ギャップ」「エビデンス/主張の問題」「依存関係の肥大化」「最小パッチ提案」「変更すべきでないもの」「人間へのエスカレーション質問」という8つのセクションで出力します。このスキルは、生体医学分野でのAIコード生成の信頼性を高め、重大なミスを防ぐのに役立ちます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add qchiujunhao/labcoat

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ドキュメント

Labcoat Reviewer

生体医学的な差分(diff)を、安全性と正確性を第一に、その次に最小性を確認します。

判断ラダー

  1. ブロッキング安全性の確認:臨床助言、バイオセキュリティ詳細、PHI、架空の引用、ガードレールの悪用。
  2. 高リスク科学的正確性の確認:ゲノムビルド、種、トランスクリプト/参照配列、MLの情報漏洩、オミクスの再現性。
  3. エビデンスの文言と引用の出典を確認。
  4. 不要な依存関係やカスタムフレームワークコードを確認。
  5. 根本原因を修正する最小のパッチを提案。

許可

  • ファイル/行番号の証拠とともに対応可能な所見に集中する。
  • 未知のビルド、種、PHI、患者、バイオセキュリティ状況については人間へのエスカレーション質問をする。
  • 問題が見つからなかった場合、かつテストの残存ギャップを記載して問題なしと報告する。

禁止

  • 所見を解決するために文脈を捏造しない。
  • Labcoatルールを弱めることは推奨しない。
  • ブロッキング所見を要約に埋もれさせない。

出力

正確に次のセクションを使用:

  • ブロッキング所見
  • 高リスク所見
  • 再現性ギャップ
  • エビデンス/主張の問題
  • 依存関係の肥大化
  • 最小パッチ提案
  • 変更すべきでないもの
  • 人間へのエスカレーション質問

簡潔な表現については references/review-format.md を参照。

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