前言¶
OpenClaw Medical Skills 在 SkillHub 生态里已经沉淀了 869+ 个面向医学场景的 Agent Skill，覆盖临床流程、基因组学、药物研发、生物信息、医学影像等方向。宿主一旦把这些 Skill 装进自己的技能目录，Agent 能调用的能力会突然变多，但选型成本也一起上来：同一个用户问题，可能对应指南检索、报告解读、组学分析或试验匹配里完全不同的下游 Skill。
若每个问题都靠人工翻目录或让模型「猜」该读哪份 SKILL.md，既慢也容易漏配。下面介绍 SkillHub 上的 medical-master-router（展示名：医学智能分诊台-OpenClaw Medical Skills）：把它当作医学相关请求的智能路由层，先理解意图，再把任务分发给宿主已安装、且最匹配的下游 Skill。
这是什么¶
medical-master-router 的坐标是 @user_b3374e25/medical-master-router，当前版本 v1.0.1，来源为 SkillHub community，发布者为 user_b3374e25，分类 ai-agent，标签标明 requires_api_key=false（安装本路由 Skill 本身不依赖额外 API Key）。
它与 OpenClaw Medical Skills 配套使用：路由 Skill 不负责替代各专业 Skill 做深度回答，而是作为「第一站」——用户问题进入后，由它完成意图理解与分发，再由被选中的下游 Skill 产出专业结果。官方说明其设计为 Host-agnostic：在 Cline、OpenClaw、NanoClaw、WorkBuddy 等任意支持 Skill 目录的宿主上，只要能在宿主配置的 skill 目录里解析到下游 Skill 名称即可工作。
核心功能¶
资料中可核对的能力可以概括为三条链路，对应页面上的流程示意：
用户问题 ──▶ medical-master-router ──▶ 精确匹配的 Skill(s) ──▶ 专业回答
│
├── 意图分类（20 个医学领域）
├── 实体标准化（疾病/药物/基因/变异）
└── 路由决策（单 Skill / 多 Skill 组合）
-
意图分类：将问题归入约 20 个医学领域，缩小候选范围。简介中列举的适用方向包括：医学与生物医学一般问题、肿瘤学、药物发现、生物信息、组学、医学影像、临床工作流、医学报告解读，以及疾病研究、临床指南、诊断、治疗规划、试验匹配、基因组学、影像/病理审阅、生物医学数据分析等——当用户提出上述任一方向的诉求且答案可能依赖专业 Skill 时，应触发本路由。
-
实体标准化：对问题里的疾病、药物、基因、变异等实体做规范化，降低同义表述、缩写混用带来的误路由。
-
路由决策：在宿主已安装的下游 Skill 中解析名称并选型，可输出单个 Skill，也可在需要时组合多个 Skill 协同回答。
SkillHub 页面（截至抓取）显示该 Skill 评分 100000，下载 1948 次；具体数字以 SkillHub 详情页 为准。
安装与启用¶
本 Skill 遵循通用 SKILL.md 格式。SkillHub 给出的安装指引是：让 Agent 参照 SkillHub 安装文档 安装坐标 @user_b3374e25/medical-master-router。
若本机已安装 skillhub CLI，可按文档第三节执行安装。必须用 --dir 指向当前宿主实际使用的 skills 目录，否则默认会装到 ./skills/，宿主可能识别不到。
先确认 CLI 是否可用：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，文档提供完整安装（CLI + 默认 Skill）或仅 CLI 的方式，例如：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
安装本路由 Skill 时，将坐标与目录替换为当前环境（示例）：
skillhub install @user_b3374e25/medical-master-router --dir <skills 目录>
常见宿主的 skills 路径在安装文档中有列举，安装前请对照当前 Agent 自行确认，例如：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/ - workbuddy：
~/.workbuddy/skills/
OpenClaw 及其变体（NanoBot、PicoClaw、memUBot、MaxClaw、CoPaw、AutoClaw、KimiClaw、QClaw、EasyClaw 等）通常也有各自的 skills 目录，与 OpenClaw Medical Skills 仓库中的下游 Skill 放在同一套目录体系中即可被路由解析。
路由要生效，宿主技能目录里除 medical-master-router 外，还应已安装用户可能用到的 OpenClaw Medical Skills 下游 Skill；路由层只在已安装集合里做匹配，不会凭空调用未安装的 Skill。
典型用法¶
官方定位下的使用方式很直接：当用户提出任意医疗健康相关问题，且最佳答案可能需要疾病研究、指南、诊断与治疗规划、报告解释、试验匹配、基因组学、影像/病理或生物医学数据分析时，由 Agent 优先启用 medical-master-router，而不是手动指定某个专科 Skill。
可复现的操作路径如下：
- 在宿主中安装
medical-master-router，并确保相关下游医学 Skill 已装入同一 skills 目录。 - 用户用自然语言提问（例如临床工作流、组学分析、影像/病理、报告解读、药物研发等，以简介列举范围为准）。
- Agent 加载路由 Skill：完成意图分类与实体标准化，在本地 skill 目录中解析下游 Skill 名称并做出单 Skill 或多 Skill 组合决策。
- 由被选中的下游 Skill 继续执行并返回专业回答。
页面未提供单独的「示例对话」脚本；实践上就是把医学问题交给 Agent，并依赖路由 Skill 的说明自动完成分发，无需在每次提问时手写下游 Skill 名称。
适用场景与注意¶
适合谁
- 已在或计划部署 OpenClaw Medical Skills 大库、希望用统一入口承接医学问题的开发者或团队。
- 使用多种 Skill 宿主（Cursor、Claude Code、OpenClaw 系等），希望路由逻辑与宿主解耦、只依赖「技能目录 + Skill 名称解析」的场景。
- 问题跨度大（临床、组学、影像、生信、药研等），需要自动在多个下游 Skill 间切换或组合的用户。
限制与注意
- 路由质量取决于下游 Skill 是否已安装、命名是否与路由规则一致；仅安装分诊台而不装专科 Skill，无法得到对应领域的深度能力。
- 本 Skill 标明
requires_api_key=false，指路由层本身；个别下游 Skill 若另有 Key 或外部服务依赖，需单独查看其SKILL.md。 - 医学与合规：路由与下游 Skill 均为辅助信息工具，不能替代执业医师判断或正式诊疗流程；生产环境应自行做合规与免责声明配置。
结尾¶
medical-master-router 解决的是大规模医学 Skill 库里的选型与分发问题：20 类意图、实体标准化、单/多 Skill 路由，让它成为医学问题的第一站。若你正在集成 OpenClaw Medical Skills，可先装上这一层，再按领域逐步扩充下游 Skill。
