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D015:公开知识与数据发现、采集登记、整理与交接

Discover and organize public knowledge or datasets, medical-first or general-purpose. Check provenance, intended-use rights, material level and context-aware field differences; curate local ZIP/TAR/GZIP datasets and produce D001/D012 handoff sidecars. Education readiness is optional. Use for public data, guidelines, labels, terminology, teaching resources or mixed tasks, not clinical decisions or autonomous patient-data upload.

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开始使用

下载前阅读 SKILL.md 中的使用条件,并确认所用工具支持对应能力。

  1. 获取完整包,保留配套文件的目录结构。
  2. 按照原文准备所需工具、依赖与输入资料。
  3. 阅读对应使用步骤与输入输出说明,在自己的环境中验证结果。

使用提示摘自原文,配套文件保留来源版本;实际运行条件以各包说明为准。

正文

获取原文件

README.md

公开知识/数据入口,教育只是可选模块。

本轮修复:上下文可比性、字段ID、全量教学字段门、来源/整理文件哈希与许可重查、 压缩容器安全边界、非临床知识表分流、重复来源覆盖、笔记与原文区分,以及最终包锁定。

使用

Python 3.10+ 标准库;本次执行环境见 release_verification.json。不下载模型、不安装第三方医疗包。

把 haonan-d015-public-knowledge-acquirer 整个目录放入实际使用的 Skill 目录。 Codex 仓库级目录可使用 .agents/skills/;不要同时保留多个同名旧版本。 宿主搜索/下载权限另外配置,本地脚本不包含搜索引擎或联网下载器。

初始任务/来源示例在 assets/examples/;完整步骤见 SKILL.md。

python -B -S scripts/self_test.py
python -B -S tests/test_freeze.py
python -B -S tests/run_release_checks.py --output /path/to/new-directory

完整回放不会重新访问互联网。合成正向夹具与冻结公开来源记录分开标记。 冻结来源中的医学数字/书目信息没有在本轮重新查证,不能拿通过结果当临床证据。

四个独立问题

问题 输出
目标资料是否找到/取得 acquisition_status + coverage_report
具体资源是否可交接 每来源 admission + dataset_processing
字段是否可比较/有待处理差异 field_relations / field_conflicts / field_review_queue
教学内容是否准备好 education_readiness(可选)

COMPLETE 仅对应请求中声明的材料层级。只要求 reference 的任务完成,不代表下载了全文。 标题/手写摘要必须标 local_note;不能满足 fulltext/datafile/excerpt 原始材料要求。

兼容性与现有 D 系列

Skill 名称与原 CLI 名称保留;主输出 schema 升为 public-knowledge-manifest/0.4。 旧中间包不能原地升级:重新登记到新目录,不修改旧收据/摘要。 输入快照、解包成员和交接路径现在使用运行内相对路径,冻结包可移动后再次校验。 D001–D014 v0.2.1 没有被修改或重新发布。 D001应只读 clinical_input_directory;support 是独立背景资料。D012仍须自己的授权/词表门。

不承诺的事项

不承诺医学字段真实、来源许可的法律结论、任意中文病历脱敏召回、完整教学标准、 官方FHIR验证、真实OMOP数据库验收、完整D001–D014集成或你本机Codex自动路由。

上下文比较是有限枚举/结构化范围规则,不是医学本体推理。未知文本差异保留审核。 archive防护不是OS沙箱:仍应在隔离目录下设置CPU/内存/磁盘上限,禁止并发不可信写入者。 package_lock和release SHA用于一致性核对,不提供签名身份认证;攻击者能同时重写锁和代码时不能靠本包防御。

标准参考

参考其接口/安全原则;未引入第三方医学框架实现或词表内容。

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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