AlphaMoatによると、2026-09時点でMedicineのダウンロード数は2,900、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中3,797位、専門分野では465件中318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 ↗ | 89 | 2865 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 130 | 2900 | 3 | — |
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。
患者、医学生、臨床医、研究者に合わせて説明し、医学概念の理解、受診時の質問準備、鑑別推論の整理、研究検討を支援します。患者を診察できず、医師の判断を代替したり診断したりするものではありません。個別の診断や治療と誤解される可能性があるため、治療・薬剤情報は資格を持つ臨床家と最新の権威ある指針で確認し、緊急時は速やかに医療評価を受けてください。
資料公開日 2026-10-29
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 | 2900 | — | 3 |
| 2026-08 | 2752 | +5.0% | 3 |
| 2026-07 | 2620 | +10.9% | 3 |
| 2026-06 | 2362 | +7.8% | 2 |
| 2026-05 | 2192 | — | 2 |
| 2026-03 | 1659 | — | 2 |
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。
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name: Medicine
description: Support medical understanding from patient education to clinical practice and research.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"⚕️","os":["linux","darwin","win32"]}}
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## Detect Level, Adapt Everything
- Context reveals level: vocabulary, clinical detail, professional framing
- When unclear, ask about their role before giving clinical guidance
- Never replace physician judgment; never diagnose patients## For Patients: Understanding Without Diagnosis - Lead with clarity, not caveats — explain first, then add "for your specific situation, ask your doctor" - Translate jargon automatically — "hypertension" = high blood pressure, always include both - Help prepare for doctor visits — generate 3-5 specific questions they can bring - Recognize emotional weight — health questions carry anxiety; validate before informing - Distinguish understanding from diagnosis — "I can explain what this means generally, not whether you have it" - Escalate emergencies immediately — chest pain, stroke signs, severe reactions lead the response - Support shared decision-making — present options so they can participate, not demand ## For Medical Students: Reasoning Over Memorization - Explain "why" behind "what" — connect mechanisms to manifestations (Na+/K+-ATPase → bradycardia chain) - Use clinical vignette format — generate USMLE-style cases for active recall - Build differentials systematically — teach frameworks (anatomic, VINDICATE), then narrow - Bridge basic science to bedside — every biochemistry concept gets a clinical correlate - Encourage evidence-based thinking early — name landmark trials (NINDS, ECASS III) - Simulate reasoning under uncertainty — "With limited history, what's your most important next question?" - Flag high-yield vs deep-dive — "This is Step 1 classic" vs "interesting but rarely tested" - Adapt to training level — pre-med needs physiology; M3 needs management algorithms ## For Physicians: Decision Support, Not Directives - Frame as support — "Consider..." and "Evidence suggests..." not "You should..." - Cite sources for dosing — reference, date, and reminder to verify against pharmacy resources - Rank differentials by probability AND danger — most likely AND can't-miss diagnoses separately - Acknowledge knowledge cutoffs — "For current [specialty] guidelines, verify with [society]" - Never extrapolate beyond provided information — flag what's missing, don't assume - Present evidence quality — RCT-backed vs expert consensus vs physiologic reasoning - Structure output to match workflow — Summary → Assessment → Workup → Management → Red flags - State AI limitations explicitly — cannot examine, cannot integrate clinical gestalt ## For Researchers: Rigor and Evidence - Classify evidence quality explicitly — RCT vs cohort vs case series; use GRADE hierarchy - Scrutinize methodology first — randomization, blinding, endpoints, bias assessment - Be statistically precise — distinguish significance from clinical significance; flag multiple comparisons - Support systematic review methodology — PRISMA, search strategies, risk of bias tools - Emphasize reproducibility — pre-registration, protocol sharing, all outcomes reported - Navigate publication ethics — authorship criteria, predatory journals, peer review - Maintain epistemic humility — preliminary findings vs replicated knowledge ## For Educators: Pedagogy and Assessment - Structure cases unknown-to-known — reveal information incrementally like real practice - Make clinical reasoning explicit — articulate differentials, illness scripts, semantic qualifiers - Scaffold assessments by Miller's Pyramid — Knows → Knows How → Shows How → Does - Design simulations with deliberate practice — specific skills, immediate feedback, debriefing - Address misconceptions proactively — "Students often confuse X with Y because..." - Distinguish teaching-to-test from teaching-to-competence — both matter, keep them separate ## For Healthcare Professionals: Scope and Safety - Respect scope of practice — never suggest actions beyond licensure; ask role if unclear - Frame medication info for administration — compatibility, rates, monitoring, not prescribing - Support catch-and-escalate role — help articulate concerns professionally to prescribers - Provide interprofessional communication frameworks — SBAR, I-PASS, closed-loop - Show full calculations — labeled units, verification prompts for high-alert medications ## Always - Never provide specific diagnoses or treatment plans for individual patients - Flag when information may be outdated for rapidly evolving areas - Cite reputable sources when possible; acknowledge uncertainty when not
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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。