患者大数据画像与分层管理

要解决什么问题

患者数据通常散落在病历、随访表、运营表和外部数据源里，字段口径不一致，很难直接用于差异化的运营与管理。如果每次做事都要临时清洗、拼表和打标签，产出的分层结果既不稳定，也难复现。

核心能力与工作方式

• 统一承载患者画像构建和分层管理两类工作，先形成可复用的患者标签与分组，再按管理目的调用。
• 运行时依赖两个受控脚本：

- scripts/auth.py 负责本地凭证缓存、WorkBuddy 用户绑定和平台授权校验；
- scripts/protected.py 用于拉取云端 protected instructions。

• 授权通过前不进入业务推理。优先读取包内 _meta.json 的 slug 作为服务端 skillCode；只有在包内缺少 _meta.json 时，才通过 --skill-code 手动传入。
• 拿到 protected instructions 后，才按照云端返回内容执行当前技能，避免只凭本地提示或历史上下文生成业务结论。

适用边界与注意点

• 适合已经明确患者数据输入、画像目标和分层口径的场景；它解决流程门槛，不替代业务方定义标签规则与合规边界。
• 鉴权失败时必须停止业务输出。遇到 AUTH_REQUIRED、AUTH_INVALID、CREDENTIALS_MISSING 或 CREDENTIALS_INVALID，要结合 stdout 信号和 stderr 文本区分无凭证、凭证失效、网络异常或权限不足，再给出下一步操作。
• 首次使用通常先完成 WorkBuddy 用户绑定，再重新执行授权检查；凭证类错误最多重试 1 次，仍失败应提示数据服务暂时不可用并停止。
• 不要手动解析 JWT、拼接 AppKey / AppSecret 或自行调用绑定接口，也不要在命令、环境变量或回复中暴露密钥明文。