Anthropic ClaudeLLM・AI開発⭐ リポ 7品質スコア 64/100
signaling-kb-batched
Google Drive上のトランスクリプト分析から、Claude Opus 4.5を使用した抽出とHaiku 4.5を使用したインテリジェントマージングを組み合わせた3段階のLLMパイプラインにより、すべてのエンティティタイプ(介入、パスウェイ、バイオマーカー、競合)を抽出できます。
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Extract all entity types (interventions, pathways, biomarkers, conflicts) from Google Drive transcript analyses using a three-stage LLM pipeline with Claude Opus 4.5 for extraction and Haiku 4.5 for intelligent merging.
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。
Signaling KB Batched - 完全エンティティ抽出パイプライン
トランスクリプト分析からすべてのエンティティタイプを抽出します:
- 4つのエンティティタイプ: インターベンション、パスウェイ、バイオマーカー、コンフリクト
- LLMベースのセマンティック重複排除 (Opus 4.5) - 「Sirolimus」= 「Rapamycin」などのエイリアスを解決
- LLMベースのインテリジェントマージ (Haiku 4.5) - 新しいデータを既存のエンティティにマージ
- Google Drive同期と処理トラッカー
- ソースに依存しない出力 (ドキュメント タイトルなし)
- PMID/DOI引用のみ (無効な引用はフィルタリング)
- トラッカー経由での再開機能
アーキテクチャ
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ THREE-STAGE LLM PIPELINE │
│
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: 未指定