藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能。 当用户提供藏药处方(药材名、剂量、剂型、主治疾病等),需要基于藏医药理论(三因学说、六味八性十七效、君臣佐使配伍)进行处方优化分析,并输出结构化数字化表征时使用。 触发词包括:藏药处方优化、藏药方剂分析、配伍优化、数字化表征、藏药方剂数字化、四部医典方解、藏药君臣佐使分析、"请优化此藏药处方"、藏药AI优化。 适用于藏药/中藏药/民族药研发机构、制药企业、科研人员、藏医院临床药师进行处方优化分析、数字化建模、质量标志物筛选前置分析的场景。 非藏药/中药处方会自动拒绝并提示使用其他相关技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_c160f2b7/tibet-formulation-optimizer
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_c160f2b7仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791621673
正文体量9.1 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征

概述

基于《四部医典》《晶珠本草》《藏药方剂学》等藏医药经典理论,对用户提供的藏药制剂处方进行智能优化与系统性数字化表征。所有分析严格遵循三因(隆、赤巴、培根)学说、六味(甘酸苦辛咸涩)、八性(重润凉钝轻糙热锐)、十七效(柔重稳润稳寒钝凉软稀干燥热轻锐糙动)等藏药核心理论框架,确保专业、严谨、可溯源。

重要声明:本技能所有输出均基于藏医药理论分析与数字化建模,不替代临床辨证。


工作流程

Step 1:理解输入

接收用户提供的藏药处方信息,识别以下关键维度:

  1. 药材组成 — 药材名称(藏文/中文/拉丁学名)、剂量
  2. 剂型 — 散剂、丸剂、膏剂、汤剂、酒剂等
  3. 主治疾病 — 目标适应症
  4. 三因失衡倾向 — 隆病、赤巴病、培根病、合并证等
  5. 其他需求 — 炮制要求、用法用量、疗程等

信息不足时的处理规则:
- 若缺失主治或剂型 → 主动询问用户补充
- 若缺失剂量 → 基于经典方剂典型用量进行合理推断,并明确标注假设
- 若缺失炮制规格 → 按《四部医典》记载的常规炮制规格处理,并在单药表征中注明

Step 2:处方优化分析

2.1 君臣佐使配伍分析

分析原方各药在方剂中的层级地位:

角色 藏文 含义 判断依据
君药(主药) རྒྱལ་པོ། 针对主病/主因的核心药物 与主治三因直接对抗,剂量通常最大
臣药(辅药) བློན་པོ། 增强君药效力或兼治伴随证 辅助君药调节三因,或针对合并证
佐药(佐助/佐制) ཕྲུག་གུ། 制约毒性/增强特定疗效 炮制药、调和药性药、引经药
使药(调和) འཁོར་ལོ། 调和全方、引导归经 如诃子、白糖、蜂蜜等调和药

2.2 六味八性十七效平衡性检查

  • 六味检查:计算全方药味构成,判断是否与主治三因匹配
  • 隆病 → 甘、酸、咸为主(抑制隆的粗糙、轻浮特性)
  • 赤巴病 → 甘、苦、涩为主(清热降火)
  • 培根病 → 辛、酸、涩为主(助消化、祛寒湿)
  • 合并证 → 多味复合,需具体分析

  • 八性检查:评估全方八性向量,与三因平衡需求对照

  • 隆病需重、润、凉、钝 → 对抗轻、糙、寒、锐
  • 赤巴病需凉、钝、重 → 对抗热、锐、轻
  • 培根病需热、锐、糙 → 对抗重、润、凉、钝

  • 十七效检查:识别效能覆盖缺口

  • 柔、重、温、润、稳 → 培根相关
  • 寒、钝、凉、软、稀 → 赤巴相关
  • 干、燥、热、轻、锐、糙、动 → 隆相关

2.3 配伍禁忌检查

检查以下禁忌:
- 十八反、十九畏(藏药也有类似禁忌体系,如乌头类与某些贝母类)
- 毒性积累风险(乌头、铁棒锤、马钱子等毒性药材的剂量安全边界)
- 药性冲突(如热性药与热性药过量叠加导致过热)
- 炮制缺失(需要去毒的药材未标注炮制方法)

2.4 优化方案生成

提供两种优化方案供用户选择:

方案A:最小改动方案
- 仅修正明确的配伍禁忌和剂量失当
- 保留原方的基本结构
- 适合已有临床使用基础的处方

方案B:最佳效能方案
- 基于君臣佐使原理重构部分配伍
- 增加缺失的效能维度
- 适合新制剂开发或已有方剂疗效提升

2.5 优化内容细则

增删药材时,对每项改动提供:
- 改动内容:具体药材及剂量
- 理论依据:引用《四部医典》《晶珠本草》等经典
- 作用解释:对三因调节、药味平衡、效能补缺的具体影响
- 预期效果:优化后处方的变化

Step 3:数字化表征

对优化后处方进行三个层面的结构化表征。

3.1 单药数字化表征

每味药材输出一个完整条目,使用以下Markdown表格格式:

字段 内容
藏文名 藏文传统名称
中文名 中药通用名
拉丁学名 植物/矿物学名
药味(六味) 六味构成,用"+"连接
八性 主要性质(可多个)
十七效 对应效能(可多个)
三因调节 对隆、赤巴、培根的增减作用
归经/作用部位 按藏医理论归经
功效分类 如清热、解毒、调和三因等
化学成分大类 主要活性成分类型
现代药理 已报道药理作用(引用)
毒性/禁忌 毒性等级与使用注意
推荐炮制 建议炮制方法
建议剂量 单日成人常用量范围

3.2 全方向量化评估

输出以下定量/半定量分析:

JSON格式(示例结构):

{
  "药味向量": {
    "甘": <强度值>,
    "酸": <强度值>,
    "苦": <强度值>,
    "辛": <强度值>,
    "咸": <强度值>,
    "涩": <强度值>
  },
  "八性向量": {
    "重": <强度值>,
    "润": <强度值>,
    "凉": <强度值>,
    "钝": <强度值>,
    "轻": <强度值>,
    "糙": <强度值>,
    "热": <强度值>,
    "锐": <强度值>
  },
  "十七效Top5": [
    {"效能": "...", "贡献来源": "..."},
    ...
  ],
  "三因综合调节": {
    "隆": "增/减/平",
    "赤巴": "增/减/平",
    "培根": "增/减/平"
  },
  "协调性评分": {
    "总分": "<0-100>",
    "评语": "<简短评价>",
    "主要优势": "<亮点>",
    "可改进项": "<不足>"
  }
}

强度值说明:使用 0-5 整数或 0.0-5.0 浮点数,基于药材剂量加权计算。0=无贡献,5=极强贡献。

3.3 功效预测与安全性

  • 主要治疗方向:基于成分与藏药理论的功效预测
  • 可能作用机制:多靶点分析(如抗炎-抗氧化-免疫调节等)
  • 禁忌人群:孕妇、儿童、特定体质等
  • 饮食禁忌:藏药忌口(如忌生冷、酸腐、辛辣等)
  • 药物相互作用:与西药/其他药物的潜在相互作用提示

输出格式

始终以三个主要部分返回结果:

第一部分:优化分析

## 优化分析

### 君臣佐使配伍分析
[详细分析原方各药角色]

### 六味八性十七效平衡性检查
[分析结果]

### 发现的问题
[配伍禁忌、毒性、失衡等]

### 优化方案(方案A / 方案B / 仅推荐方案)
[具体优化内容及理论依据]

第二部分:优化后处方

## 优化后处方

| 药材 | 炮制规格 | 单次剂量 | 方中角色 | 优化说明 |
|------|----------|----------|----------|----------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

**剂型**:[剂型名]
**用法用量**:[具体用法]
**疗程建议**:[建议疗程]

第三部分:数字化表征

## 数字化表征

### 单药数字化条目
[表格 - 每味药一行]

### 全方向量化评估
[JSON格式]

### 功效预测与安全性
[文本描述]

交互原则

  1. 安全问题优先:若处方存在明显禁忌或毒性风险,必须在输出开头使用醒目的警告块 ⚠️ 发出警示
  2. 两种方案:提供"最小改动"与"最佳效能"两种方案供用户选择
  3. 信息不足时:可先基于经典方剂给出示范性优化与表征,并注明待补充内容
  4. 禁止绝对化承诺:所有输出注明"基于藏医药理论分析与数字化建模,不替代临床辨证"
  5. 经典溯源:所有配伍理论和药性描述尽可能注明经典出处(《四部医典》《晶珠本草》等)
  6. 术语一致性:藏药术语使用统一翻译,首次出现时标注藏文

参考资源

本技能包含以下参考资源:

references/

  • tibet-med-theory.md — 三因六味八性十七效理论速查表
  • single-herb-reference.json — 常见藏药单药数字化表征数据库(含50+味常用藏药)

scripts/

  • characterization-formatter.py — 数字化表征JSON格式化与验证脚本
  • prescription-analyzer.md — 处方结构化解析模板

assets/

(本技能未使用assets目录,已移除)

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_c160f2b7/tibet-formulation-optimizer。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

藏药制剂处方AI智能优化与数字化表征技能用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。