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恒星sun (@vintcessun)

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让 AI 参与软件设计,难点不只在生成方案,还在避免它被前面对话带偏。Elephant-Goldfish Model 把两件事拆开:Elephant 带着项目上下文起草规格,Goldfish 在看不到早先对话的新上下文里审查假设与风险。 这套设计把“生成”和“挑错”隔离,减少上下文惯性;技能拆分、多个审查阶段,也方便按需接入不同编码助手。代价是审查依赖能创建新子代理的环境,且不能替代测试和人工判断。
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原帖提醒:接 Claude Code 这类云端工具,记录会发给模型公司;完整版 MCP 接入链接像密码,截图录屏要码。健康数据先打码,再谈分享。
这两天全网都在拿刚发布的 Claude Fable 5.2 测写代码,我换了个更刚需的玩法:既然现在大家最关心的是自己和家人的健康,干脆把 Theta Health 开源(Apache-2.0)的健康数据引擎 Mirobody 挂进 Claude Code,让 Fable 5.2 调它的本机离线医学词表,把 mirobody-gen 生成的 18 份跨机构虚拟体检单、5 年手表数据和中英日对照读数现场洗干净,做成了一份 2026 身体年度报告与跨年体检趋势看板(见图)。 不用部署也不用 API Key,一行命令就能把它的离线引擎挂进 Claude Code 当 MCP: claude mcp add mirobody -- uvx --python 3.12 mirobody mcp 为什么要让 Fable 5.2 调这个 MCP,而不是直接把体检单丢给大模型心算?因为跨医院、跨语言的体检数据直接喂给模型太容易翻车了——比如同样从美国的 mg/dL 换算成国内的 mmol/L,胆固醇要除以 38.67,而空腹血糖要除以 18.02。 挂上 Mirobody(1.6.1) 后,你手上的中文、英文检查报告就能真正放在一起看:它从 LOINC 2.83 切出了 63,416 个编码、1,023,273 条名称(含 21 种语言)和 331 个 UCUM 单位,常规体检项目在中、英、日、俄、爱沙尼亚、土耳其 6 种语言上的覆盖测试达到 347/347。本机实测它把英文的 LDL Cholesterol 82.8 mg/dL、日文的 LDLコレステロール 82.8 mg/dL(落到质量浓度 LOINC 13457-7)和中文的 低密度脂蛋白胆固醇 2.14 毫摩尔每升(落到摩尔浓度 LOINC 22748-8)全部对齐,经 convert_unit 按各自的换算系数精准转换(2.14 mmol/L ↔ 82.74 mg/dL);6 家机构、3 种不同写法的 15 次糖化血红蛋白 也全部统一到 LOINC 4548-4 连成了一条五年趋势线。 更好玩的是本机实测时故意埋雷和抓到的几个真细节(见图): 一是它的拒识边界极严,绝不瞎猜。我故意往 standardize_reading 塞了一条把血清白蛋白配成尿液单位的脏数据(Albumin 30 mg/24h)和一条笼统的 血脂 偏高,它直接返回 refused,明确提示白蛋白配了尿液才用的单位、分类词不给单项编码。在 18 份报告第一轮原样读出的 172 行里,150 行直接拿到编码,它拒绝了 22 行并逐行给出理由——比如血常规里缩写 PCT 配了 % 单位,通常是血小板压积,引擎没把它错编成降钙素原(PCT 的另一个常见意思),而是因单位对不上直接拒识;还有 Urea(BUN) 混写了尿素和尿素氮两个量、3 行血压把收缩压和舒张压印在同一格。第二轮我让 Fable 5.2 按拒识理由把那 3 行同格血压拆成 6 行(总行数变为 175 行),再去掉括号、把缩写展开成全称(如写全 Plateletcrit)重交,又有 22 行编上了码:最终 175 行里共 172 行拿到编码,只剩 3 行英文 Glycated albumin 仍未编码。 二是实测真抓到了几个 Edge Case:英文 Glycated albumin 暂未识别,但敲中文 糖化白蛋白 却能识别;测日文低密度脂蛋白时,不带横杠的 LDLコレステロール 秒识别,但中间加个半角连字符写成 LDL-コレステロール 就会返回 unresolved(因为引擎坚持只查词表绝不靠模型猜,刚好可以顺手给仓库提个词表 PR);另外日记里的复合长句直接传给 standardize_complaint 会不认,必须让 Fable 5.2 先把单项症状拆出来再调工具,23 个症状精准编上了 22 个 ICPC-3 编码。 这次我在本机实测的是它最轻的离线词表、Apple Health 导入和 Claude Code MCP 链路,还没有在本地部署完整版 Web 应用。根据官方文档,完整版 Mirobody 可以把体检报告(PDF、照片、表格)、手环数据(Apple Health 等)和基因文件(WeGene、23andMe、AncestryDNA、VCF)整合进同一份 AI 读得懂的记录,支持用 Docker 100% 本地部署(16G 无卡电脑也能跑,Windows 需在 WSL 2 终端里执行),也可以接入其他 AI 模型;完整版回答里每个数字都标明来源,点开就能看到原文件。国内网页版( Mirobody、以及海外版产品 Theta( 提醒两点:接 Claude Code 这类云端工具时,你发给它的记录会发给对应的模型公司(所以我全程只用虚拟数据测试);如果你部署完整版,设置里生成的 MCP 接入链接相当于密码,截图或录屏时必须打码。 截至 2026 年 11 月 11 日,Mirobody 在 GitHub 上已有 1,450 个星标,是 GitHub digital-health 话题下星标第 1 的项目。可以直接去 GitHub 跑通试试,觉得有用点个 Star,遇到没覆盖的医院报告写法也欢迎提 Issue 或 PR: (也可以先点开中文在线 Demo 体验,里面是两位虚拟成员的 2,019 条数据,想自己提问需要注册或自己部署: )
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