AlphaMoatによると、2026-09時点でdeepevidence循证医学AI助手のダウンロード数は1,860、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,529位、専門分野では465件中401位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 27 | 1296 | 1 | 1 |
| SkillHub ↗ | 187 | 1860 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
主文はガイドライン解釈、薬剤の安全性と相互作用、用量調整、臨床試験の証拠、医学文献を対象とします。回答は診断や治療指示ではなく臨床参考として提示します。緊急トリアージや医療従事者の代替にはならず、患者を特定できる情報には適切な許可、同意、コンプライアンス管理が必要です。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1860 | — | 1 |
| 2026-08 | 1396 | +10.4% | 1 |
| 2026-07 | 1265 | +70.3% | 1 |
| 2026-06 | 743 | -17.2% | 1 |
| 2026-05 | 897 | — | 1 |
| 2026-03 | 396 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: deepevidence-api description: > Use DeepEvidence for evidence-based clinical questions, including guideline interpretation, drug safety and interactions, dose adjustment, clinical-trial evidence, medical literature, and supported medical-image analysis. license: Proprietary --- # DeepEvidence
## Purpose Use this skill to call DeepEvidence for physicians' evidence-based clinical decision support. DeepEvidence returns clinical reference content grounded in retrieved medical literature and guidelines. ## When To Use Use this skill when the user needs literature-backed clinical reference, such as: - guideline interpretation - drug safety, contraindications, interactions, or dose adjustment - clinical trial or study evidence synthesis - medical literature questions - supported medical image analysis where authorized ## When Not To Use Do not use this skill as a general chatbot, emergency triage tool, first-aid replacement, or substitute for a licensed clinician. If the user describes urgent symptoms such as chest pain, suspected stroke, trouble breathing, altered consciousness, poisoning, overdose, severe allergic reaction, uncontrolled bleeding, infant seizures, severe dehydration, or high fever with mental status changes, advise immediate local emergency care. ## Workflow 1. Confirm `DEEPEVIDENCE_API_KEY` is available in the runtime environment. 2. Confirm Python 3 and network access are available. 3. Avoid sending patient-identifiable information unless authorization, consent, contract, and compliance controls are in place. 4. Call the canonical script: ```bash python scripts/chat.py --query "In T2D with CKD, how should metformin dose be adjusted by eGFR?" ``` 5. For authorized image input, pass one or more image URLs: ```bash python scripts/chat.py --query "请分析这张医学图片的关键信息。" --image-url "https://example.com/medical-image.jpg" ``` 6. Present the answer as clinical reference, not as diagnosis or treatment instruction. ## Hard Rules - Use `DEEPEVIDENCE_API_KEY` only from environment variables; never ask users to paste keys into chat. - Do not print, log, screenshot, commit, or package API keys. - Use `DEEPEVIDENCE_USER_ID` or `--user` only for stable opaque non-PII identifiers. - Preserve citation markers returned by DeepEvidence; do not renumber, remove, reorder, or invent citations. - Do not invent DOI, URL, journal, author, year, or other reference metadata. - If references are missing or incomplete, say so explicitly. - Do not interpret empty, timed-out, or failed retrieval as "no risk" or "no evidence". - If evidence content was successfully retrieved from DeepEvidence, end the response with: ```text > Source: DeepEvidence ``` ## Reference Routing - For endpoint, request schema, image content parts, streaming, and public API limits: read [references/api.md](references/api.md). - For medical safety, emergency boundaries, PII, patient data, and citation integrity: read [references/safety.md](references/safety.md). - For status-code handling, timeout, retry, invalid response, and troubleshooting: read [references/errors.md](references/errors.md). - For curl, Python, Node, and system integration examples: read [references/integration.md](references/integration.md).
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A 株のリアルタイム株価、分時の出来高分解、保有銘柄の管理を行うスクリプトです。
保有銘柄の相場とテクニカル指標を見張り、条件に触れたら重要度別に通知するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。