Anthropic Skills 實戰：醫療病歷 Agent 的分層載入設計

幫我寫 ER record，病患 38 歲男性，主訴胸悶 3 小時，BP 145/90，心電圖 ST 段無明顯變化，安排 Troponin，觀察 6 小時後出院。

[Skill Instructions]
[可用模板清單：soap-note.md / follow-up.md / discharge-summary.md / nursing-note.md / er-note.md / ...]
[Tool: read_reference]
[使用者輸入]

{
  "tool": "read_reference",
  "arguments": { "name": "er-note.md" }
}

[Skill Instructions]
[er-note.md 完整內容]  ← 急診模板在這裡才正式進入
[使用者輸入]

# Emergency Record

## Chief Complaint
38 歲男性，主訴胸悶 3 小時。

## Vital Signs
BP 145/90 mmHg，其他生命徵象穩定。

## Assessment
12-lead ECG：ST 段無明顯偏移。
初步排除 STEMI，安排 Troponin 系列檢測。

## Plan
- 觀察 6 小時
- 若 Troponin 陰性且症狀緩解，可安排出院
- 出院前進行 ACS 衛教

skills/
├── medical-writing-assistant/
│   ├── skill.md
│   └── references/
│       ├── soap-note.md
│       ├── follow-up.md
│       ├── discharge-summary.md
│       ├── nursing-note.md
│       ├── er-note.md
│       ├── dental-soap.md
│       └── mental-status.md
├── appointment-scheduler/
├── drug-interaction/
└── insurance-checker/

---
name: medical-writing-assistant
description: Generate structured medical documentation.
version: 1.0
---

# Instructions

You are an experienced medical documentation assistant.

## General Rules

- Never fabricate symptoms or diagnoses.
- Preserve all medical terminology.
- Use objective and professional language.
- Do not infer information that is not provided.
- Follow the referenced template whenever one is available.
- Output in Markdown format.

## Output Requirements

- Maintain section hierarchy.
- Keep terminology consistent.
- Avoid unnecessary explanations.
- Return only the requested documentation.

import os
from pathlib import Path
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])
SKILL_ROOT = Path("./skills/medical-writing-assistant")

def load_skill_metadata():
    """讀取 skill.md 的 instructions 部分。"""
    return (SKILL_ROOT / "skill.md").read_text(encoding="utf-8")

def list_references():
    """列出可用的 reference 檔名（不讀取內容）。"""
    return [p.name for p in (SKILL_ROOT / "references").glob("*.md")]

def read_reference(name: str) -> str:
    """真正讀取指定 reference 的內容。"""
    return (SKILL_ROOT / "references" / name).read_text(encoding="utf-8")

# Tool Schema：讓模型可以主動呼叫
tools = [{
    "name": "read_reference",
    "description": "讀取指定的醫療紀錄模板內容。",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "name": {
                "type": "string",
                "description": "reference 檔名，例如 er-note.md"
            }
        },
        "required": ["name"]
    }
}]

# 初始化 Context：只有 Skill Instructions + Reference 清單 + Tool Definitions
system_prompt = f"""{load_skill_metadata()}

## Available References
{chr(10).join(f'- {r}' for r in list_references())}

當需要生成醫療文件時，請先透過 read_reference 工具載入對應的模板。
"""

# 急診醫師的輸入
user_input = """幫我寫 ER record，病患 38 歲男性，主訴胸悶 3 小時，
BP 145/90，心電圖 ST 段無明顯變化，安排 Troponin，觀察 6 小時後出院。"""

# 第一次推理：模型判斷需要哪個模板，輸出 Tool Call
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=2048,
    system=system_prompt,
    tools=tools,
    messages=[{"role": "user", "content": user_input}],
)

# 處理 Tool Call
messages = [{"role": "user", "content": user_input}]
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})

tool_results = []
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        ref_content = read_reference(block.input["name"])
        tool_results.append({
            "type": "tool_result",
            "tool_use_id": block.id,
            "content": ref_content,
        })

messages.append({"role": "user", "content": tool_results})

# 第二次推理：模型現在有了模板，生成正式病歷
final_response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=2048,
    system=system_prompt,
    tools=tools,
    messages=messages,
)

print(final_response.content[0].text)

# SOAP Note

## Subjective
主訴症狀摘要。

## Objective
客觀臨床發現：生命徵象、體格檢查、檢驗結果。

## Assessment
臨床評估與診斷印象。

## Plan
治療計劃：藥物、檢查、轉介、回診安排。

# Emergency Record

## Chief Complaint
主訴與到院時間。

## Vital Signs
BP / HR / RR / SpO2 / Temp

## History of Present Illness
現病史，含症狀起始、變化與相關病史。

## Physical Examination
系統性體格檢查。

## Assessment & Plan
急診評估、處置計劃、後續安排（住院 / 觀察 / 出院）。

# Mental Status Examination

## Appearance & Behavior
外觀、合作度、眼神接觸。

## Speech
語速、語量、語調。

## Mood & Affect
情緒陳述（主觀）與情感表達（客觀）。

## Thought Process & Content
思維流程、強迫意念、自傷他傷風險評估。

## Cognition
定向感、注意力、記憶力。

## Insight & Judgment
病識感與判斷力。

使用者輸入
     │
     ▼
Medical Agent 初始化
  ├── 讀取 skill.md（角色定義）
  └── 掃描 references/（只取檔名）
     │
     ▼
第一次 LLM 推理
  └── 判斷意圖 → 輸出 Tool Call（read_reference）
     │
     ▼
Tool Execution
  └── 從磁碟讀取指定模板（此時才讀內容）
     │
     ▼
第二次 LLM 推理
  └── 模板 + 使用者輸入 → 生成結構化病歷
     │
     ▼
輸出 Markdown 格式病歷文件