Skill: unisound-llm/unisound-target-screening (version 1.0.0)

--- name: med-pharma-target-screening description: 药企药物研发辅助药物靶点筛选。参考 Open Targets Database skill 的 target-disease association 与 target prioritization 部分，构建药企研发场景下的候选靶点筛选能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎯" } } --- # 药物靶点筛选 概述 ---- 本 skill 对应：药企 / 药物研发辅助 / 药物靶点筛选。 要求：药企研发场景。 来源核验 -------- - 匹配来源：Open Targets Database - 来源类型：公开 Agent Skill - 来源链接：https://agent-skills.md/skills/x-cmd/skill/opentargets-database - 匹配结论：匹配。该 skill 明确覆盖 target-disease association、known drugs、druggability、safety 与 target prioritization。 参考部分 -------- 只参考 Open Targets Database skill 的 **target-disease association 与 target prioritization** 部分： - 疾病/适应症与候选靶点关联 - 证据强度整理 - 可成药性整理 - 安全风险整理 - 候选靶点优先级排序 不参考部分 ---------- - 不参考外部数据库实时查询 - 不参考分子生成、化合物设计或合成路线 - 不参考临床试验设计 - 不扩展到医学事务资料生成 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的筛选型 skill： - 输入疾病/适应症和候选靶点列表 - 按证据强度、可成药性、安全风险生成靶点优先级 - 输出候选靶点筛选 JSON 建议输入字段 ------------ - `disease`：疾病或适应症 - `targets`：候选靶点列表 - `target`：靶点名称或基因符号 - `mechanism`：作用机制 - `evidence`：证据描述或证据强度 - `druggability`：可成药性 - `safety_risk`：安全风险 - `references`：来源引用 建议输出字段 ------------ - `skill`：`药物靶点筛选` - `disease` - `ranked_targets` - `screening_basis` 医疗边界 -------- 本 skill 只做药物研发候选靶点筛选整理，不构成临床诊断、治疗建议或药品有效性结论。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "disease": "非小细胞肺癌", "targets": [ { "target": "EGFR", "mechanism": "抑制肿瘤驱动信号", "evidence": "high", "druggability": "high", "safety_risk": "medium", "references": ["example-ref"] } ] } ``` 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { /* 结构化数据 */ }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } ``` - `data`：本地预处理得到的结构化数据 - `text`：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式 支持的输入格式 -------------- 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 `--input-type` 自动检测或手动指定）： | 格式 | 说明 | |------|------| | JSON | 默认，直接读取结构化输入 | | CSV / XLSX / XLS | 表格数据，按列头自动映射字段 | | TXT / MD | key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） | | PDF / DOC / DOCX | 文档，提取文本后解析 | | PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 | 统一入口附加参数 ---------------- - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的 JSON，便于调试。 - `--appkey STRING`：**必填**。内部医疗大模型鉴权 key，由用户在 OpenClaw 中调用时提供。本 skill 强制通过 API 进行靶点筛选排序，无本地透传模式。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 | ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng） | 图片 OCR | 输入为图片时必须 | > 仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 模型配置 -------- 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） - 鉴权：通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 > 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。 > 强制通过 `--appkey` 调用内部医疗大模型进行推理，无本地兜底模式。


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