> ⚠️ 本内容仅供一般信息参考，不构成法律、财务、税务、投资或医疗建议。
> 涉及合同签署、报税、投资、诊疗等专业决策时，请务必咨询持证专业人士，并由使用者自行承担决策后果。
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> 本内容由 AI 生成，仅供学习参考 <!-- ai-generated-notice -->

问诊全流程 Skill 文档

一、能力边界速查卡

本技能用于处理门诊问诊场景下的对话文本，提供从原始对话到结构化草稿的完整处理链路。以下内容帮助你在 30 秒内判断本技能是否适用于当前任务。

✅ 能处理（适用对象）

❌ 不能处理（明确排除）

⚠️ 重要声明

• 医疗合规：本技能输出内容不构成医疗建议，仅供医疗专业人员参考。实际诊疗行为需遵循所在国家/地区的医疗法规。
• 数据隐私：处理问诊文本时，建议在本地环境运行，避免将患者隐私数据上传至云端。技能默认不联网、不上传任何数据。
• 准确性保证：技能输出基于规则和统计模型，可能存在识别误差。关键医疗决策前必须由专业人员审核。
• 版权声明：本技能为开源项目，遵循 MIT 许可证。使用时请保留原作者版权声明。

二、触发方式与场景映射

触发词

• 主触发词：问诊
• 扩展触发词：问诊记录、门诊对话、医患对话整理、病历草稿、主诉整理

场景映射表（大白话对照）

三、标准处理流程

前置条件

执行步骤（分步编号）

Step 1：输入预处理

• 去除时间戳、说话人标记（如"医生："、"患者："）中的冗余信息
• 识别对话轮次，按说话人分组
• 去除重复内容（如患者重复说同一症状）

示例：

输入： "医生：哪里不舒服？ 患者：我这两天胸口疼，就是这儿，一按就疼。 医生：疼多久了？ 患者：大概三天了吧，昨天开始后背也疼。"
处理后： 
  [医生] 哪里不舒服？
  [患者] 我这两天胸口疼，就是这儿，一按就疼。
  [医生] 疼多久了？
  [患者] 大概三天了吧，昨天开始后背也疼。

Step 2：信息抽取与分类

按以下字段结构抽取信息：

Step 3：术语规范化

自动识别口语化表述并映射为规范医学术语，同时保留原始表述供核对。

输出格式：

原始表述：胸口疼 → 规范术语：胸痛
原始表述：拉肚子 → 规范术语：腹泻

Step 4：结构化输出

按标准问诊记录格式输出：

# 问诊记录草稿

## 主诉
胸痛伴后背放射痛3天

## 现病史
患者3天前无明显诱因出现胸痛，位于胸骨后，按压时加重，昨日出现后背放射痛。疼痛性质为钝痛，无出汗、无恶心呕吐。

## 既往史
[需核实:既往史]

## 体格检查
[需核实:体格检查]

## 初步印象
- 胸痛待查（需排除心源性胸痛）
- 建议进一步检查

---
*本记录由AI辅助生成，仅供医疗专业人员参考，不构成医疗建议。*

Step 5：完整性校验

输出规范

• 输出格式：Markdown 文件（.md）
• 编码：UTF-8
• 文件命名：问诊记录_YYYYMMDD_HHMM.md
• 输出目录：当前工作目录下 output/ 文件夹

四、置信度门控机制

当输入信息不足以生成完整字段时，严禁编造。使用以下占位符标记：

规则：
- 占位符必须保留在输出中，不得删除或替换
- 占位符字段不参与后续统计分析
- 输出末尾附"待核实清单"，汇总所有占位符

五、错误码体系

六、FAQ 与反模式对照

常见坑（反模式）

常见问题 FAQ

Q1：患者说了很多无关内容（如家常），如何处理？
A：自动过滤与医疗无关的对话内容，仅保留症状描述、时间信息、诊疗经过等医疗相关部分。

Q2：如何处理方言或口音导致的识别错误？
A：技能基于文本处理，不涉及语音识别。若转写文本存在方言词汇，术语映射模块会尝试匹配，未匹配的保留原文并标记 [需核实:术语]。

Q3：能否处理英文问诊对话？
A：支持中英混排，但术语映射表以中文为主。英文术语将保留原文，不做翻译。

Q4：输出结果可以直接用于电子病历系统吗？
A：输出为 Markdown 草稿格式，需人工审核后按目标系统的字段要求进行适配。技能不直接对接任何 EHR 系统。

Q5：批量处理多份问诊记录时如何区分？
A：输入时使用 --- 分隔符分隔不同问诊记录，输出时自动生成独立文件。

七、渐进式披露阅读路径

速查卡（30秒上手）

1. 准备问诊对话文本（纯文本格式）
2. 调用技能：输入"问诊" + 粘贴文本
3. 获取结构化问诊记录草稿（Markdown）
4. 人工审核：补充[需核实]字段，确认术语映射
5. 使用结果：导入病历系统或打印

新手路径（首次使用）

1. 阅读「能力边界速查卡」确认适用场景
2. 阅读「标准处理流程」了解输入输出格式
3. 使用一段简单的问诊对话进行测试
4. 查看输出中的占位符和待核实清单
5. 参考「FAQ 反模式」避免常见错误

进阶路径（深度使用）

1. 熟悉「术语规范化」映射表，可自定义扩展
2. 理解「置信度门控」机制，合理处理不确定信息
3. 掌握「错误码体系」，快速定位问题
4. 结合本地 EHR 系统，定制输出模板
5. 参与开源贡献，完善术语映射库

八、命令行接口

问诊 [选项] [输入文件]

选项：
  --selftest    运行自检程序，验证技能功能完整性
  --version     显示版本信息

示例：
  问诊 对话记录.txt          处理指定文件
  问诊 --selftest           运行自检
  问诊 --version            查看版本

用户协议

使用本 Skill 即表示您同意以下条款：

1. 责任承担：使用者自行承担因使用本 Skill 产生的全部责任。本 Skill 输出内容仅供参考，不构成医疗建议、法律意见或任何专业建议。实际诊疗行为需由具备资质的医疗专业人员依据完整临床信息作出判断。

2. 禁止反向工程：禁止对本 Skill 进行反向工程、反编译、破解或试图提取源代码（除非适用法律允许）。

3. 数据安全：使用者应自行确保输入数据的合法性与隐私保护。建议在本地环境运行，避免上传敏感数据至第三方平台。

4. 无担保：本 Skill 按"原样"提供，不附带任何明示或暗示的担保，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性保证。

5. 免责：在任何情况下，作者或版权持有人均不对因使用本 Skill 而产生的任何索赔、损害或其他责任负责，无论该责任是否基于合同、侵权或其他原因。

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许可证（License）

本 Skill 遵循 MIT 许可证开源发布。

MIT License

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本 Skill 由 AI 辅助生成，仅供参考。使用前请阅读上述用户协议与许可证。