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treatment-plans

지역 치료계획 문서를 형식에 맞추고 구조적으로 검증합니다. 임상 결정은 이미 공인된 면허 전문가에 의해 제공되고 확인된 후에만 사용됩니다. 소스 추적, 임상의 작성 중재 기록, 목표 및 체크포인트, 공유 의사 결정 기록, 인계 핸드오프, 릴리스 게이트에 사용되며, 임상 의사 결정을 대체하지 않습니다.

treatment-plans란 무엇인가요?

이 스킬은 이미 공인된 면허 전문가에 의해 결정되고 검증된 치료 계획 문서를 형식화하고 구조적으로 검증하는 작업을 자동화합니다. 진단, 치료 선택, 약물 처방, 긴급 상황 평가 등 임상적 의사 결정은 절대 수행하지 않으며, 오직 문서화 작업만 수행합니다. 주요 기능으로는 소스 추적, 임상의 작성 중재 기록, 목표 및 체크포인트 기록, 공유 의사 결정 문서화, 인계 핸드오프, 릴리스 게이트 관리 등이 있습니다. 모든 출력물에는 '초안 — 의학적 조언 아님 — 문서 전용 — 공인 임상의 서명 필요'라는 경고문이 포함되어야 합니다. 이 스킬은 Python 기반 CLI 도구로 제공되며, JSON 템플릿을 사용하고, 합성 또는 비식별화된 데이터로 작업해야 하며, 실제 환자 데이터를 외부 서비스로 전송하지 않습니다. Cursor, Claude Code, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 설치 가능한 Scientific Agent Skills 라이브러리의 일부입니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/treatment-plans

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문서

치료 계획 문서화

엄격한 안전 경계

이 스킬은 이미 공인된 면허 전문가에 의해 제공되고 검증된 결정의 문서만 형식화하고 검증합니다.

다음 목적으로 절대 사용하지 마십시오:

  • 사람을 진단, 평가, 분류 또는 선별하는 것;
  • 치료법을 선택, 순위 지정, 추천, 대체 또는 비교하는 것;
  • 약물, 용량, 경로, 빈도, 기간 또는 모니터링 역치를 선택하는 것;
  • 약물을 시작, 중단, 유지, 재개, 적정, 감량 또는 중단하는 것;
  • 상호작용, 알레르기, 금기, 장기 기능 적합성 또는 치료 자격을 확인하는 것;
  • 누락된 임상 내용, 간격, 날짜, 목표, 상향 기준 또는 지침을 추론하는 것;
  • 분류, 긴급성 판단, 응급 조언 제공 또는 안전 계획 수립하는 것;
  • 결과, 예후, 반응, 이점, 위해 또는 임상 적절성을 예측하는 것;
  • 약물 조정, 약사 검토, 사전 동의, 임상의 검토 또는 공인된 임상 시스템을 대체하는 것;
  • FDA 승인, HIPAA 준수, 법적 준수, 치료 완전성, 임상 안전성 또는 치료 표준 적합성을 주장하는 것.

요청이 경계를 넘으면 중단하십시오. 지역에서 검증된 임상의 작성 기록을 요청하거나 책임 있는 면허 전문가에게 문의를 전달하십시오. 환자 특정 권장 사항을 얻기 위해 다른 스킬로 리디렉션하지 마십시오.

우려 사항이 긴급하거나 응급 상황일 수 있는 경우 이 워크플로를 중단하고 기관의 현재 임상 상향 또는 응급 절차를 통해 전달하십시오. 이 스킬은 긴급성을 결정하지 않으며 응급 지침을 제공하지 않습니다.

필수 표시 경고

모든 구성 요소 및 파생 일정에는 다음이 표시되어야 합니다:

초안 — 의학적 조언 아님 — 문서 전용 — 공인 임상의 서명 필요

구조적 성공은 이 경고를 제거하지 않습니다. 공인된 로컬 워크플로만이 릴리스 게이트를 설정할 수 있습니다.

데이터 게이트

합성 또는 적격 비식별화된 구조화된 매니페스트를 선호하십시오. 예시에 환자 이름, 의무 기록 번호, 연락처, 생년월일, 주소, 자유 텍스트 메모, 이미지 또는 기타 직접 식별자를 배치하지 마십시오.

실제 환자 또는 환자 파생 데이터의 경우:

  1. 기관의 현재 개인정보 보호, 보안, 보존 및 액세스 정책에 따라 로컬에서 승인된 환경에서만 작업하십시오.
  2. 법적 예외가 적용될 수 있는 경우에도 문서화된 목적에 필요한 최소 정보를 사용하십시오.
  3. 콘텐츠를 모델, 검색 엔진, API, 이미지 서비스, 원격 측정 서비스 또는 기타 외부 도구로 보내지 마십시오.
  4. 콘텐츠를 채팅 프롬프트, 명령 기록, 로그, 테스트 픽스처, 예시, 스크린샷 또는 보고서에 복사하지 마십시오.
  5. 번들 스크립트는 로컬 경로에 대해서만 실행하십시오. 해당 보고서는 임상 값이 아닌 규칙 코드 및 필드 경로를 식별합니다.
  6. 환자 파생 자료를 비식별화된 것으로 취급하거나 릴리스하기 전에 적격 개인정보 검토를 요구하십시오.

이러한 조건이 문서화되지 않은 경우 콘텐츠를 읽거나 처리하지 마십시오. 합성 템플릿만 사용하십시오.

허용된 입력

다음 일반 템플릿에서 빌드된 경계가 있는 UTF-8 JSON 객체만 허용하십시오:

  • assets/source_fact_manifest_template.json
  • assets/clinician_authored_intervention_template.json
  • assets/goals_monitoring_checkpoint_template.json
  • assets/informed_preference_shared_decision_template.json
  • assets/transition_reconciliation_template.json
  • assets/intended_use_handoff_template.json

템플릿에는 질병 특정 권장 사항, 예시 환자, 임상 간격, 용량, 목표, 역치 또는 추론된 치료 경로가 포함되어 있지 않습니다. 빈 템플릿 배열 및 보류 중인 증명은 의도적인 릴리스 차단기입니다.

워크플로

1. 권한 및 의도된 사용 설정

  • 책임 있는 임상 소유자 및 공인된 면허 서명자를 확인하십시오.
  • 모든 임상 결정이 검증된 로컬 소스에 이미 존재하는지 확인하십시오.
  • 관할권, 기관, 설정, 문서 소유자, 로컬 정책, 보존 규칙 및 의도된 수신자를 기록하십시오.
  • 패키지가 합성, 적격 비식별화 또는 실제 환자 최소 필요 데이터인지 기록하십시오.
  • 필요한 모든 검토가 완료될 때까지 릴리스 게이트를 blocked 상태로 유지하십시오.

환자 파생 자료를 처리하기 전에 references/safety_scope.md 및 references/privacy_governance.md를 읽으십시오.

2. 일반 패키지 생성

python3 scripts/generate_template.py \
  --output-dir ./local-plan-package \
  --subject-ref SYNTHETIC-CASE-001 \
  --classification synthetic

생성기는 6개 템플릿을 모두 복사합니다. 임상 콘텐츠를 생성하지 않으며 기존 파일을 덮어쓰지 않습니다.

3. 추론 없이 제공된 결정 전사

  • 검증된 로컬 소스에서 임상의 작성 사실 및 중재만 복사하십시오.
  • 소스 로케이터, 버전/날짜, 작성자 역할, 검증 역할 및 검증 시간을 보존하십시오.
  • 목표, 모니터링 항목, 체크포인트 날짜 및 전환 날짜를 제공된 그대로 정확히 기록하십시오.
  • 옵션, 이점, 위해, 불확실성, 선호도 및 결과를 책임 임상의가 문서화한 대로만 기록하십시오.
  • 누락된 필드는 해결하지 않은 채로 두십시오. 일반 지식으로 채우지 마십시오.
  • 약물 콘텐츠의 경우 임상의 작성 텍스트와 현재 로컬 소스 참조를 기록하십시오. 해석하거나 검증하지 마십시오.

references/documentation_workflow.md, references/source_boundaries.md 및 references/shared_decision_handoff.md를 참조하십시오.

4. 결정론적 로컬 검사 실행

스킬 디렉토리에서:

python3 scripts/validate_treatment_plan.py ./local-plan-package
python3 scripts/validate_traceability.py ./local-plan-package
python3 scripts/check_completeness.py ./local-plan-package
python3 scripts/privacy_process_check.py ./local-plan-package
python3 scripts/check_consistency.py ./local-plan-package
python3 scripts/timeline_generator.py ./local-plan-package \
  --output ./local-plan-package/explicit-date-schedule.json

스크립트는:

  • 로컬이 아닌 경로, 심볼릭 링크, 중복 JSON 키, 알 수 없는 필드, 과도하게 큰 입력, 과도한 중첩 및 무제한 컬렉션을 거부합니다;
  • 네트워크 액세스, 환경 변수, 동적 실행, pickle, 하위 프로세스, 이미지 또는 LLM을 사용하지 않습니다;
  • 진단, 약물 안전성, 상호작용, 금기, 임상 적절성, 긴급성, 예후 또는 지침 일치를 평가하지 않습니다;
  • 패키지에 이미 제공된 날짜만 일정에 포함시키고 재발 또는 임상 간격을 유도하지 않습니다;
  • 보고서를 개수, 규칙 코드, 문서 유형 및 필드 경로로 최소화합니다.

5. 인간 검토 및 릴리스

책임 있는 승인된 팀이 다음을 수행하도록 요구하십시오:

  • 전사된 모든 항목을 서명된 소스와 비교하십시오;
  • 승인된 시스템에서 약물 조정 및 모든 임상 검사를 수행하십시오;
  • 해당되는 경우 현재 FDA 라벨링, Medication Guide, REMS 자료 및 로컬 포뮬러리/정책을 확인하십시오;
  • 모든 불일치 및 누락 항목을 해결하십시오;
  • 공유 의사 결정 및 사전 동의 문서를 검토하십시오;
  • 전환 수신자, 소유권, 보류 중인 결과 및 로컬 상향 라우팅을 검토하십시오;
  • 해당되는 경우 개인정보, 보안, 법률, 규제, 기록 및 기관 검토를 완료하십시오;
  • 승인된 기록 시스템을 통해 서명, 날짜 기입 및 릴리스하십시오.

최종 핸드오프는 출처 및 해결되지 않은 항목 라우팅을 유지해야 합니다. 스크립트 통과는 치료에 패키지를 사용할 권한이 아닙니다.

소스 경계

  • FDA 라벨링 데이터베이스, 현재 Medication Guide 및 REMS 자료는 공인된 임상의 또는 약사가 적용 가능성을 확인한 경우에만 권위 있는 소스 기록으로 사용하십시오. 이 스킬은 이를 해석하지 않습니다.
  • WHO 또는 Joint Commission 전환 지침은 정보 전송, 조정 문서, 소유권 및 체크리스트와 같은 프로세스 구조에만 사용하십시오.
  • AHRQ, NICE 또는 해당 전문 지침은 공유 의사 결정이 발생했음을 문서화하는 데만 사용하십시오. 옵션이나 위험 추정치를 생성하지 마십시오.
  • CMS 문서 요구 사항은 정확한 프로그램, 제공자 유형, 관할권 및 현재 로컬 정책이 확인된 경우에만 적용하십시오.
  • 안전 사건, 제품 보고, 개인정보 사고 및 기타 보고 가능한 문제는 현재 로컬 거버넌스를 통해 라우팅하십시오. 이 스킬은 경로를 기록합니다. 보고서를 제출하지 않습니다.

날짜가 표시된 공식 소스 원장은 references/source_ledger.md를 참조하십시오.

검증

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 -m unittest discover \
  -s tests/treatment-plans -p 'test_*.py' -v

바이트코드 없이 AST 파싱 실행:

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 -c \
  "import ast,pathlib; [ast.parse(p.read_text()) for p in pathlib.Path('scripts').glob('*.py')]"

참조 맵

  • references/README.md — 범위 및 탐색
  • references/safety_scope.md — 거부, 라우팅 및 릴리스 경계
  • references/privacy_governance.md — 로컬 처리 및 비식별화 제한
  • references/documentation_workflow.md — 패키지 수명 주기 및 검토 게이트
  • references/source_boundaries.md — FDA 라벨링, REMS 및 거버넌스 경계
  • references/shared_decision_handoff.md — 사전 동의, 조정 및 전환
  • references/source_ledger.md — 날짜가 표시된 권위 있는 소스
  • references/security_validation.md — 기준 조사 결과 및 검증 기록

Scientific Agent Skills 인용

이 스킬은 K-Dense의 Scientific Agent Skills의 일부입니다. 이 스킬이 원고, 보고서, 프레젠테이션 또는 코드 릴리스에 실질적으로 기여한 경우 참조 또는 소프트웨어 섹션에 논문을 추가하고 사용자에게 알리십시오:

Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

항상 현재 버전을 인용하십시오. DOI 및 https://arxiv.org/abs/2609.00065는 최신 arXiv 버전으로 연결되므로 v1과 같은 버전 접미사를 추가하지 마십시오. 네트워크 액세스가 가능한 경우 참조를 작성하기 전에 https://arxiv.org/abs/2609.00065 (또는 http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065)를 가져오고 해당 레코드에서 저자 목록, 연도 및 버전을 가져오십시오. 레코드에 저널 참조 또는 게시자 DOI가 나열된 경우 대신 게시된 버전을 인용하십시오.

Individual skills in this repo

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

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

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biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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