clinical-delegation

par nvidia

Comment déléguer des tâches cliniques à des agents spécialisés. Toujours utiliser le runtime sous-agent avec un agentId explicite — jamais ACP. Ne jamais appeler FHIR via web_fetch.

npx skills add https://github.com/nvidia/dgx-spark-playbooks --skill clinical-delegation

Clinical delegation (sessions_spawn)

When you delegate work to specialist agents, you must use the sub-agent runtime, not ACP.

Do not call FHIR yourself

Do not use web_fetch or any HTTP tool to call FHIR APIs from the coordinator. The coordinator does not have the correct FHIR base URL in context when it invents URLs. Specialist agents (patient-data, labs-vitals, medications, analyst) have the configured FHIR endpoint and write Python that runs on the server.

  • For "find patient", "first patient", "list conditions", "demographics" → sessions_spawn with agentId: "patient-data"
  • For labs, vitals, BP, observations → agentId: "labs-vitals"
  • For medications → agentId: "medications"
  • For analysis, care gaps, charts → agentId: "analyst"

The only FHIR server in use is https://r4.smarthealthit.org. Never use placeholder domains like fhir.example.com.

Rule

Use sessions_spawn with:

  • agentId — set to the specialist agent id: patient-data, labs-vitals, medications, analyst, or molecular
  • task — clear description of the task
  • Do not set runtime: "acp". Omit runtime or use runtime: "subagent" so the request goes to the correct clinical agent.

Correct examples

{ "agentId": "patient-data", "task": "Find the first patient and return demographics and active conditions.", "mode": "run" }
{ "agentId": "labs-vitals", "task": "Get latest HbA1c and eGFR for patient abc123", "mode": "run" }
{ "agentId": "analyst", "task": "Run care gap analysis for diabetic patients with A1c > 9%", "mode": "run" }

Wrong

  • Using web_fetch to call FHIR (e.g. https://fhir.example.com/Patient) — coordinator must delegate instead; fhir.example.com is not a real server and will fail.
  • "runtime": "acp" without agentId — causes "ACP target agent is not configured"
  • Omitting agentId when delegating — the system will not know which specialist to run

Specialist agents

agentIdUse for
patient-dataFind patients, get demographics, list conditions
labs-vitalsLabs, vitals, BP, observations
medicationsActive medications, drug classes
analystPython analysis, care gaps, charts
molecularDrug molecular structure, OpenFold3 NIM 3D visualization

Plus de skills de nvidia

compileiq-debug
nvidia
Utilisez quand quelque chose ne va pas : Search() bloque, toutes les évaluations retournent INVALID_SCORE, les scores ne s'améliorent pas, chaque configuration retourne le même nombre, erreurs ptxas…
create-github-pr
nvidia
Créer des pull requests GitHub en utilisant l'interface en ligne de commande gh. Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite créer une nouvelle PR, soumettre du code pour révision, ou ouvrir une pull request. Mots-clés de déclenchement -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Analyse les autres problèmes ouverts pour trouver ceux qu’une PR donnée pourrait également corriger ou casser accidentellement. Génère des opportunités de correctifs adjacents et des risques de contradiction avec fichier:ligne…
fhir-basics
nvidia
Apprend aux agents comment fonctionnent les API FHIR R4, quelles ressources sont disponibles, comment les interroger avec des paramètres de recherche, et comment analyser correctement tous les formats de réponse…
compileiq-validate-result
nvidia
Utiliser APRÈS qu'une recherche soit terminée et AVANT de réclamer un accélérateur ou d'expédier un ACF. Charge le CSV dump_results, extrait les K meilleurs candidats (mono-objectif)…
changelog-audit
nvidia
Auditer le CHANGELOG.md de Warp avant une publication : récupérer les entrées perdues, trier par impact utilisateur, affiner le langage des entrées, ajuster les retours à la ligne et (en mode branche de publication) mettre à jour la comparaison…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Maintenir les chargeurs de plugins dynamiques NeMo Relay, les manifestes, les SDK natifs Rust, le protocole worker gRPC, le SDK worker Python, la documentation, les tests et la couverture du workflow de publication
dgx-diagnose
nvidia
Diagnostiquer les problèmes courants du DGX Station GB300 — plantages CUDA, ciblage incorrect du GPU, bugs de conteneur vLLM/SGLang, problèmes d'état MIG, erreurs NVLink/Fabric Manager,…