01
このSkillでできること
- ✓臨床研究やRWD・RWEの質問を適切な深さに分類する
- ✓標準や権威ソースへの調査経路を整理する
- ✓用語・データ項目・研究設計の境界を明示する
- ✓実行可能性と不足メタデータを評価する
02
使い方
01
STEP 1
質問の主目的をquick explanationなどの出力深度に分類する
02
STEP 2
確認済み事実、仮定、制約、参照済みソースを分ける
03
STEP 3
標準・ローカルスキーマ・研究用定義を混同しない
04
STEP 4
現行メタデータや承認済みAdapterがなければ実行可能コードと断定しない
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/mtchuang1981/clin-data-nav04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
このRWE研究案をresearch designとして整理し、PICO、時間軸、データ適合性、バイアス、未確認事項を示してください。出力例を見る
Output depth: research design
Decision: 追加メタデータが必要
Confirmed facts: 参照済み資料に基づく項目
Limitations: 現行スキーマ未確認05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信明確な記述なし
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス明確な記述なし
認証情報検出あり
検出根拠を見る
- credential: ry, physical schema, linkage rule, PII classification, credential, or login-gated document, and it is not a TMUCRD data dictionary. Institutional work requ
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