台灣護理人員撰寫實證護理報告（實證讀書報告、實證案例分析）的完整教練技能——專為護理進階制度 N1–N4 升等、台灣護理學會與台灣實證護理學會審查格式而設計。知識庫 + Python pipeline + utility CLI 打包為一體，一次安裝即可完整使用。
給台灣的護理人員。你只要打入一個糊的題目（例如「早期下床」「壓瘡」「譫妄的處理」），這份 skill 會帶著你跑完實證 5A 步驟，最後產出一份真的可以送審升等的報告草稿。
- 選題把關：把糊的題目具體化為符合審查格式的陳述句 + 疑問句版篇名；避開五大地雷主題（文獻極少、爭議太大、倫理敏感、無法操作、非護理範疇）
- PICO 建構：自動輸出中英並列 PICO，禁止「無介入」當 C、強制量化 O、標註 Therapy / Harm / Diagnosis / Prognosis 問題型態
- 六件套搜尋策略：主詞 / 同義字 / MeSH / CINAHL Heading / Boolean / 欄位碼；搭配 PubMed 100–1000 甜蜜區校準法則與反向/正向引文追蹤
- CASP 評讀：RCT、SR、Cohort、Qualitative 四套檢核表；Oxford 2011 證據等級；禁止「效度尚可」等含糊語言
- 綜整整合：跨篇一致性分析、矛盾點偵測、整體證據強度判定、台灣脈絡可行度（健保、護病比、家屬文化、訓練門檻、組織支持）
- 分節撰寫員平行 dispatch：
- 讀書報告 8 章：摘要 / 前言 / 主題設定 / 搜尋策略 / 評讀結果 / 綜整 / 應用建議 / 結論
- 案例分析 7 章：摘要 / 前言 / 個案介紹 / 方法 / 綜整 / 應用與評值 / 結論
- 語氣守門員：攔截「我覺得」「病人」「大致上」「似乎」等違規用語，自動改為「筆者」「個案」「書面語」
- APA 7 格式員 + DOI 驗證：CrossRef API 逐篇驗證 DOI 有效性與 metadata 一致性
這份 skill 符合台灣護理學會與台灣實證護理學會規範：AI 可協助完整生成草稿，但：
- AI 不列為作者
- 在研究方法或致謝段主動揭露 AI 工具名稱、版本、使用方式
- 作者必須逐節審閱與修訂 AI 產出，並簽署 Audit 責任聲明
- 建議將 AI 輔助生成部分作為補充資料一併提交
Pipeline 每次輸出的 DOCX 自動附上這三份文件，使用者 audit 後簽名即可送審。
npx skills add htlin222/zh-ebn-report-skill安裝後在 Claude Code 等相容 agent 中直接輸入糊題目（例：「我要寫 N3 譫妄報告」），skill 自動觸發。
若要啟用 Python pipeline 的自動化搜尋 / CrossRef 驗證 / Quarto 渲染功能：
cd <skill-install-path>/zh-ebn-report
uv venv && source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
cp .env.example .env # 填入 PUBMED_API_KEY / SCOPUS_API_KEY / CROSSREF_MAILTO 等
# 驗證：
zh-ebn-report --help
zh-ebn-report tools --helpzh-ebn-report/
├── SKILL.md ← skill 入口，Claude Code 自動讀取
├── references/ ← 知識庫（由 SKILL.md 與 subagent 引用）
│ ├── ai-disclosure.md — 2026 台灣護理 AI 使用規範 + 揭露/Audit/Subagent 三份模板
│ ├── appraisal-tools.md — CASP × 4 checklist + Oxford 2011 證據等級
│ ├── case-report-template.md — 案例分析完整模板（N3-N4 主用）
│ ├── phrasing-bank.md — 台灣護理報告標準句型庫（含 APA 7 範例）
│ ├── pico-and-search.md — PICO 設定 + 六件套 + 欄位碼 + 100-1000 校準 + 引文追蹤 + DOI 驗證
│ ├── reading-report-template.md — 實證讀書報告模板（N1-N2 主用）
│ ├── subagent-roles.md — 10 個具名 subagent 分工與輸入/輸出契約
│ └── topic-selection.md — 選題指引與五大地雷主題
├── src/zh_ebn_report/ ← Python pipeline
│ ├── cli.py — 主 CLI 入口（init / run / render / status）
│ ├── cli_tools.py — `tools` 子命令：pubmed-search / validate-dois / deid-scan / dedup / update-state / approve-cp
│ ├── models.py — Pydantic 契約（TopicVerdict / PICO / SearchStrategy / Paper / CaspResult / ...）
│ ├── state.py — output/<run-id>/state.json 持久化
│ ├── config.py — 從 .env 讀 API keys
│ ├── spec/ — reading/case 模板單一事實來源（字數範圍、最小文獻數）
│ ├── clients/ — PubMed / Scopus / Embase / CrossRef / OpenAlex / 手動匯入
│ ├── pipeline/ — Orchestrator + 10 個 subagent 函式 + checkpoints + compliance
│ ├── prompts/ — 供 Claude Code Agent tool dispatch 讀取的 role prompts
│ ├── renderers/ — Quarto .qmd 組裝 + BibTeX + 附錄生成
│ └── utils/ — deid regex / cross-DB dedup
├── templates/ ← Quarto 渲染所需
│ └── apa-7th-edition.csl
├── examples/ ← 示範用初始化設定
│ ├── example-reading-pressure-ulcer/
│ └── example-case-delirium/
├── tests/ ← Pydantic schema / dedup / deid / bibliography 單元測試
├── pyproject.toml ← uv + pip 可安裝的 Python 套件
└── .env.example ← API key 範本
Claude Code session 讀 SKILL.md 後，依 5A 流程自行 dispatch Agent tool subagent（haiku/opus），呼叫 zh-ebn-report tools 系列 utility 命令處理 DB 搜尋、DOI 驗證、state 更新、Quarto render。不依賴 Anthropic SDK API key——Claude Code session 本身就是 LLM。
# 初始化
zh-ebn-report init --type reading --topic "早期下床" --ward "一般外科" --level N2 --i-accept-audit-responsibility
# → 取得 run-id
# Claude Code 依序 dispatch subagent 後，呼叫 utility 命令存狀態
zh-ebn-report tools pubmed-search --query "..." --year-start 2021 --year-end 2026 --max 25
zh-ebn-report tools validate-dois --run-id <id> --write-back
zh-ebn-report tools select-papers <id> --dois "10.xxx,10.yyy,..."
zh-ebn-report tools append-section <id> --file section.json
zh-ebn-report tools approve-cp <id> CP1 --choice 批准 --rationale "..."
zh-ebn-report tools deid-scan ./case.yaml
zh-ebn-report render <id>如有 Anthropic API key，可全自動跑完 9 個 phase（CLI 內部自行 dispatch LLM）：
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-...
zh-ebn-report init ...
zh-ebn-report run <run-id> # 一路跑完 9 CP（CP1/CP4/CP9 仍需人工確認）遵循 vercel-labs/skills protocol。每次 push 到 main 觸發 GitHub Action，打包整個 zh-ebn-report/ 目錄（SKILL.md + 知識庫 + Python pipeline + templates + examples + tests）成 .skill 檔並發布 release（以 commit SHA 作為版本標籤）。
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