medical-imaging-review — скилл для Claude Code: функции и установка
Помогает планировать и писать обзоры по ИИ в лучевой диагностике с аудитом цитат. Исключает метаанализ и статистическое объединение данных.
npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a claude-codeЧто делает medical-imaging-review
Скилл координирует подготовку академических обзоров в четырёх направлениях: нарративный обзор (narrative), сравнение методов (method-survey), обзор предметного поля (scoping) и систематический обзор с качественным синтезом (systematic). Метаанализ исключён намеренно. Расчёт суммарных эффектов, анализ гетерогенности и построение вороночных диаграмм не поддерживаются. После старта отбора публикаций сменить выбранный маршрут нельзя: проект фиксируется, а для нового типа придётся создавать отдельную директорию.
Проект инициализируется скриптом scripts/init_review_project.py в изолированную папку с датой и хешем. Внутри генерируются review_config.yaml, claim_ledger.csv, references.bib и заготовка рукописи. Поисковую выдачу скилл сам не собирает, а принимает из инструмента lit-search через скрипт scripts/import_litsearch.py. Скрипт сохраняет копию в режиме чтения и фиксирует счётчик публикаций PRISMA.
Черновики не используют порядковые номера вроде [17]. Все утверждения привязываются к постоянным ключам вида [@smith2024model] и разносятся построчно в claim_ledger.csv, где каждое утверждение подтверждается цитатой первоисточника.
Какие задачи решает
- составить протокол качественного систематического или scoping-обзора по медицинской визуализации
- развернуть структуру каталогов обзора со скриптами проверки и конфигурацией
- перенести отобранные статьи из поискового инструмента
lit-searchв проект - зафиксировать научные тезисы рукописи в реестре доказательств
claim_ledger.csv
Примеры запросов агенту
- Инициализируй проект scoping-обзора применения свёрточных сетей в анализе КТ лёгких.
- Импортируй результаты поиска литературы из директории search-run-01 и заполни журнал.
- Проверь утверждения в рукописи и внеси связки цитат в claim_ledger.csv.
Как установить medical-imaging-review
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/medical-imaging-review/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/medical-imaging-review/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/medical-imaging-review/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/medical-imaging-review/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install luwill/research-skills medical-imaging-review2Вручную: положить файлы
.github/skills/medical-imaging-review/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/luwill/research-skills --path medical-imaging-reviewВручную: положить файлы
.devin/skills/medical-imaging-review/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о medical-imaging-review
Как установить medical-imaging-review в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx skills add luwill/research-skills --skill medical-imaging-review -a claude-code.
Для каких типов научных обзоров подходит скилл?
Поддерживаются четыре направления: нарративный обзор, обзор методов, scoping-исследование и качественный систематический обзор. Статистический метаанализ скилл не выполняет.
Как скилл работает с литературой и цитированием?
Пул статей импортируется скриптом scripts/import_litsearch.py из инструмента lit-search. В рабочих текстах используются только стабильные ключи цитирования вроде [@smith2024model], привязанные к claim_ledger.csv.
