医药学逻辑审计

要解决什么问题

医药与医学场景里，说明书、临床叙述、监管申报材料、内部 SOP 往往篇幅长、术语多，推理链是否自洽（前提与结论、剂量与禁忌、适应症与证据表述是否互相打架）很难靠肉眼一次性扫完。若把这类检查完全交给通用对话模型，又容易在缺乏行业约束时「补全」出看似合理、实则与原文或规范不一致的表述。

本技能定位在医药学逻辑审计：在 Agent 侧按平台下发的受保护工作流，对给定材料做逻辑层面的核对与问题归纳，而不是替代注册事务或临床决策。

技能如何工作

该能力包在 SkillHub / 百通侧为受保护技能，公开 SKILL.md 主要描述运行门禁，具体审计清单与输出格式在授权通过后由 scripts/protected.py 拉取的 protected instructions 决定，Agent 不得在未拿到该内容时凭本地片段臆造流程。

典型执行顺序可以概括为：

• Python 环境检测：先静默探测可用解释器（含 Windows 下 py -3 等边界），再调用包内脚本。
• 授权检查：通过 scripts/auth.py 做本地凭证缓存与远程校验；首次或凭证失效时，需经 WorkBuddy 的 connect_cloud_service 取得 JWT 并完成绑定，直至 stdout 为 AUTH_OK。
• 加载受保护指令：仅当 protected 内容成功返回后，才按其中步骤对用户提供文本/结构化字段开展逻辑审计并输出结论。

鉴权与业务输出是互斥的：AUTH_REQUIRED 等信号在绑定流程中应自动处理；绑定后仍失败则必须停报，不得边报错边交付审计结果。

适用边界与注意点

• 适合：已有成稿或摘录的医药/医学文本，需要逻辑一致性、表述冲突、隐含前提缺失类问题的结构化审视。
• 不适合：替代药师/医师终审、替代法规注册意见，或在未授权、未拉取 protected 指令时要求「按该技能标准」出正式结论。
• 凭证与 AppKey/AppSecret 仅由脚本处理，对话中不应明文暴露；网络或服务端鉴权错误需按信号区分，避免无限重试。