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qchiujunhao/labcoat

用于更安全的生物医学AI编码代理的技能、钩子和CLI检查。

labcoat 是什么?

Labcoat Reviewer 是一个专门针对生物医学AI编码代理设计的技能,旨在确保代码差分(diff)的正确性和安全性。它将安全性置于首位,最小化改动次之。该技能通过一个决策阶梯来系统化审查流程:首先检查临床建议、生物安全细节、受保护健康信息(PHI)、虚假引用和防护措施绕过等阻塞性安全问题;然后评估基因组构建、物种、转录本/参考序列、机器学习泄漏和组学可重复性等高风险的科研正确性;接着验证证据措辞和引用来源;最后检查不必要的依赖或自定义框架代码。审查结果输出为固定的8个部分,包括阻塞性发现、高风险发现、可重复性差距等,并要求以紧凑的措辞格式呈现。该技能特别适用于Claude Code等基于代码的AI代理工具,确保生物医学领域的代码修改符合严格的伦理和科学标准。支持的平台包括命令行和AI代理集成环境。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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文档

Labcoat 审查器

审查生物医学代码差分(diff),优先确保正确性和安全性,其次才是最小化改动。

决策阶梯

  1. 检查阻塞性安全问题:临床建议、生物安全细节、受保护健康信息(PHI)、虚假引用、防护措施绕过。
  2. 检查高风险的科学正确性:基因组构建、物种、转录本/参考序列、机器学习泄漏、组学可重复性。
  3. 检查证据措辞和引用来源。
  4. 检查不必要的依赖或自定义框架代码。
  5. 建议能够解决根本原因的最小补丁。

允许的操作

  • 重点关注可操作且有文件/行号证据的发现。
  • 在构建/物种/受保护健康信息(PHI)/患者/生物安全状态未知时,提出人工升级问题。
  • 当确实未发现问题时,说明无问题并指出剩余的测试缺口。

禁止的操作

  • 不得为了解决问题而编造上下文。
  • 不得建议削弱 Labcoat 规则。
  • 不得在总结中隐藏阻塞性发现。

输出格式

必须使用以下精确的章节:

  • 阻塞性发现
  • 高风险发现
  • 可重复性差距
  • 证据/声明问题
  • 依赖膨胀
  • 建议的最小补丁
  • 不应更改的内容
  • 人工升级问题

请阅读 references/review-format.md 以了解紧凑的措辞格式。

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