WellAlly Health — скилл
Команды и скиллы Claude Code помогают вести личный архив медицинских документов и готовить сводки по сохраненным данным
- 964 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Архив содержит крайне чувствительные медицинские сведения, которые может получить облачная модель и внешний распознаватель изображений.
- Агент меняет личные записи; ошибочные диагностические подсказки и извлеченные показатели нужно проверять вручную по оригиналам до решений о здоровье.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/wellally-healthОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Архив содержит крайне чувствительные медицинские сведения, которые может получить облачная модель и внешний распознаватель изображений.
- Агент меняет личные записи; ошибочные диагностические подсказки и извлеченные показатели нужно проверять вручную по оригиналам до решений о здоровье.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
WellAlly Health дает Claude Code команды для личного архива здоровья. Агент сохраняет сведения из документов в JSON и поддерживает индекс записей. Исходные изображения остаются рядом, чтобы человек мог сверить извлеченный текст. Команды помогают вести профиль и журналы наблюдений. Например, `/save-report` разбирает изображение отчета, а `/query` обращается к сохраненным данным. Скиллы предлагают сводки за выбранный период и отчеты о динамике показателей. В наборе есть промпты для анализа лекарственных взаимодействий и медицинских ролей.
Для кого. Для пользователей Claude Code, которые хотят систематизировать личные документы и подготовить проверяемую сводку записей к разговору с врачом.
Подходит, если
- Нужно собрать личные медицинские документы в папках с единым индексом
- Нужно извлечь таблицу показателей из отчета и сверить ее с оригиналом
- Перед приемом нужна хронология уже сохраненных наблюдений
- Нужно сделать переносимую копию личного архива в JSON и Markdown
Не подходит, если
- Нужны диагноз, назначение лечения или проверенная клиническая система
- Запись касается неотложного состояния, при котором нужна медицинская помощь
- Вы не согласны передавать медицинские сведения выбранной модели или инструменту распознавания
Пример запроса к агенту
Подготовь тестовый архив WellAlly на выдуманном отчете. Покажи, какие файлы создаст `/save-report` и какие внешние инструменты он вызывает.Ограничения
Нужен Claude Code с доступом к модели в каталоге проекта; вспомогательный пакет требует Node.js 18 или новее и Python 3.8 или новее. Инструкции в основном китайские: до загрузки русских документов проверьте команды и названия полей. Для `/save-report` нужен отдельно настроенный анализатор изображений; локальный JSON не исключает передачу медицинских сведений модели и OCR. Часть примеров статистики в `health-trend-analyzer` не реализована: сверяйте даты, единицы и значения с оригиналами.
Как отключить. Закройте сессию Claude Code в этом проекте и удалите подключенные команды или скиллы, если копировали их в общий каталог клиента. Сохраните личные данные отдельно от исходников. Перед удалением архива проверьте резервные копии и доступы синхронизации; удаление папки не удаляет ранее отправленные модели сведения.
Частые вопросы
Как начать работу с WellAlly Health?
Скачайте репозиторий и откройте его каталог в Claude Code. Команды лежат в `.claude/commands`. Скиллы находятся в `.claude/skills`. Сначала проверьте их на выдуманных данных.
Есть ли отдельная база данных?
Нет. Проект сохраняет JSON, Markdown и изображения в файловой структуре. Для индекса записей команда использует `data/index.json`.
Можно ли считать медицинские роли настоящими специалистами?
Нет. Название роли не подтверждает клиническую точность ответа. Медицинские выводы нужно обсуждать с врачом.
Гарантирует ли локальное хранение конфиденциальность?
Нет. До добавления личных документов проверьте, каким поставщикам Claude Code и инструмент распознавания отправляют данные.
Как сохраняется дата обследования?
Команда `/save-report` сначала учитывает указанную пользователем дату, затем ищет ее в изображении. Если дату найти не удалось, инструкция допускает текущую дату. Этот случай нужно проверить вручную.
Какая лицензия у проекта?
MIT.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыClaude Skills от borghei
Claude Skills
Библиотека устанавливаемых скиллов для команд: инженерия, продукт, маркетинг, комплаенс, финансы, с готовыми Python-инструментами и агентами
Около сотни скиллов для Claude Code: встречи и расшифровки, исследования, публикации, TDD, Telegram, почта и личная аналитика
Библиотека из 229 скиллов для работы и жизни: продажи, маркетинг, финансы, разработка, дизайн и запуск параллельных агентов
Claude Skills (Alireza Rezvani)
Claude Code Skills & Plugins
Большая библиотека скиллов, агентов и команд по доменам: разработка, маркетинг, продукт, комплаенс, советники C-level и исследования
Личный ИИ-помощник руководителя на папке заметок: план дня, подготовка к встречам, задачи и справки о людях в Claude Code.
Набор из 13 скиллов в формате SKILL.md: ресерч, продуктовый документ, презентации, статьи и аудиты для любого совместимого агента
Коротко о README
Текстовые файлы команд можно расширять под свой архив. Доступ к данным зависит от разрешений, которые вы дали Claude Code.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: health-trend-analyzer description: 分析一段时间内健康数据的趋势和模式。关联药物、症状、生命体征、化验结果和其他健康指标的变化。识别令人担忧的趋势、改善情况，并提供数据驱动的洞察。当用户询问健康趋势、模式、随时间的变化或"我的健康状况有什么变化？"时使用。支持多维度分析（体重/BMI、症状、药物依从性、化验结果、情绪睡眠），相关性分析，变化检测，以及交互式HTML可视化报告（ECharts图表）。 allowed-tools: Read, Grep, Glob, Write --- # 健康趋势分析器 分析一段时间内健康数据的趋势和模式，识别变化、相关性，并提供数据驱动的健康洞察。 ## 核心功能 ### 1. 多维度趋势分析 - **体重/BMI 趋势**：追踪体重和BMI随时间的变化，评估健康趋势 - **症状模式**：识别反复出现的症状、频率变化、潜在诱因 - **药物依从性**：分析用药规律，识别漏服模式和改善空间 - **化验结果趋势**：追踪生化指标变化（胆固醇、血糖、血压等） - **情绪与睡眠**：关联情绪状态与睡眠质量，识别心理健康趋势 ### 2. 相关性分析引擎 - **药物-症状相关性**：识别新药物是否与症状变化相关 - **生活方式影响**：关联饮食/睡眠与症状和情绪 - **治疗效果评估**：衡量治疗是否导致改善 - **周期-症状相关性**：女性健康追踪中的周期相关性 ### 3. 变化检测 - **显著变化**：警告快速体重变化、新症状、药物变化 - **恶化模式**：早期识别健康状况下降 - **改善识别**：强调积极的健康变化 - **阈值警报**：接近危险水平时警告（辐射、BMI极值） ### 4. 预测性洞察 - **风险评估**：基于趋势识别风险因素 - **预防建议**：基于模式建议预防措施 - **早期预警**：在问题变得严重之前预测