Integration Priority Board

哪些 GitHub skills / workflow 仓库最适合继续接入 MedRoundTable

这页不看“名字是不是热门”,只看三件事:能不能真正落到医学科研流程里、能不能产出结构化结果、能不能被 14 位专家在工作流里稳定调用。

已接入

5

已在平台形成能力口径

建议下一步

4

适合继续做实

仅做参考

4

更适合情报层

已接入

已经在平台形成能力口径,适合继续做深

OpenClaw Medical Skills

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills

底座

当前平台 `997` skills 的最大来源层,适合继续保持为底层包装库,而不是前台逐条暴露。

为什么重要:决定平台的技能广度和覆盖率。

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CNKI Skills

cookjohn/cnki-skills

文献

已经在平台以 `QuantClaw × CNKI` 的形式表达,最适合继续强化到中文文献回顾和期刊证据链路。

关键结果:检索、目录、下载、导出。

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OmicClaw

Starlitnightly/omicclaw

组学

已经在平台形成 `OmicClaw × OmicVerse` 能力层,适合继续往多组学分析工作台和 GWAS / 单细胞路径深入。

关键结果:组学 workflow、共享 Kernel、本地分析入口。

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NeuraGraph

tyrone1979/neuragraph

文本挖掘

已经在平台以生物医学文本挖掘能力呈现,适合继续做成“实体关系表 / 三元组 / 证据清单”的前台输出。

关键结果:NER / RE / 三元组 / 实验报告。

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AutoResearchClaw

aiming-lab/AutoResearchClaw

自动交付

已经在平台以自动科研闭环能力表达,最适合继续做强到 `研究纪要 / PPT / 提案 / 论文草稿` 输出层。

关键结果:idea-to-paper pipeline、交付物打包。

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建议下一步接入

更适合做“发现层、编排层、研究导航层”的仓库

VoltAgent / awesome-openclaw-skills

适合接成一个“新 skills 发现池”,帮助 MedRoundTable 持续发现可新增的 OpenClaw skills,而不是直接暴露给用户。

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yixin-1024 / cnki-search

更轻量,适合做公开检索或快速 fallback,但能力深度不如完整 CNKI skills,不建议替代主链路。

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PigeonDan1 / paper_claw

适合做“论文追踪 / 每日文献摘要”副能力,补你的科研动态监控层。

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MinhaoXiong / awesome-automated-research

适合做自动科研工具雷达,不适合直接作为前台产品能力,但适合你持续筛选新的研究自动化模块。

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仅做参考展示

这些仓库适合做研究情报,不适合直接宣称“已接入”

AgenticHealthAI / Awesome-AI-Agents-for-Healthcare

更像医疗 Agent 综述导航,适合做团队内部研究和路线图,不适合直接做成产品能力。

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alvinunreal / awesome-autoresearch

适合看自动科研赛道有什么新变化,但不应当直接进你的能力口径。

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AIM-Research-Lab / Awesome-AI-Agents-Medicine

更像资源聚合目录,不适合直接在前台被用户当成“具体能调用的能力”。

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xqz614 / Awesome-Agentic-Clinical-Dialogue

适合参考临床对话赛道产品,但不适合直接包装为你平台的 skills 层。

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一句话结论

最值得做实的,不是更多模型名,而是更多能产出结构化结果的 workflow

对 MedRoundTable 来说,真正提升产品价值的不是再堆一个“很强的模型名”,而是把中文文献、文本挖掘、多组学分析和自动科研交付这些 workflow 接得更深,让 14 位专家不只是会讨论,而是能真正把研究推进到结果。