implement-pharma-serialisation
О программе
Этот навык Claude помогает разработчикам внедрять системы сериализации фармацевтической продукции, соответствующие глобальным регуляторным требованиям, таким как EU FMD и US DSCSA. Он охватывает ключевые задачи, включая генерацию уникальных идентификаторов, управление иерархиями агрегации и обработку обмена данными EPCIS. Используйте его при выводе сериализованных продуктов на рынок, интеграции с системами верификации, такими как EMVS/NMVS, или расширении возможностей отслеживания на новые рынки.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/implement-pharma-serialisationСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Implement Pharmaceutical Serialisation
Pharma serialisation for global track-and-trace compliance.
Use When
- New product launch EU / US market
- EMVS/NMVS integration
- DSCSA-compliant transaction exchange
- EPCIS event repo for supply chain visibility
- Extend to additional markets (China NMPA, Brazil ANVISA)
In
- Required: product info (GTIN, code, dosage form, pack sizes)
- Required: target market regs (EU FMD, DSCSA, or both)
- Required: pack hierarchy (unit, bundle, case, pallet)
- Optional: existing ERP/MES details
- Optional: CMO serialisation capabilities
- Optional: verification endpoint specs
Do
Step 1: Regulatory landscape
| Regulation | Region | Key Requirements | Deadline |
|---|---|---|---|
| EU FMD (2011/62/EU) | EU/EEA | Unique identifier + tamper-evident feature on each unit | Live since Feb 2019 |
| DSCSA | USA | Electronic, interoperable tracing at package level | Full enforcement Nov 2024+ |
| China NMPA | China | Unique drug traceability code per minimum saleable unit | Rolling |
| Brazil ANVISA (SNCM) | Brazil | Serialisation of pharmaceuticals with IUM | Rolling |
| Russia MDLP | Russia | Crypto-code per unit, mandatory scanning | Live |
Data per reg:
EU FMD unique ID (Delegated Regulation 2016/161):
- Product code (GTIN-14 from GS1)
- Serial (up to 20 alphanum, randomised)
- Batch/lot
- Expiry date
DSCSA transaction info:
- Product ID (NDC/GTIN, serial, lot, expiry)
- Transaction info (date, entities, shipment)
- History + statement
- Verification at pkg level
→ Clear understanding of regs per product-market combo.
If err: engage regulatory affairs to confirm before proceeding.
Step 2: Serialisation data model
-- Core serialisation data model
CREATE TABLE serial_numbers (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
gtin VARCHAR(14) NOT NULL, -- GS1 GTIN-14
serial_number VARCHAR(20) NOT NULL, -- Unique per GTIN
batch_lot VARCHAR(20) NOT NULL,
expiry_date DATE NOT NULL,
status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE', -- ACTIVE, DECOMMISSIONED, DISPENSED, etc.
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
UNIQUE(gtin, serial_number)
);
-- Aggregation hierarchy
CREATE TABLE aggregation (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
parent_code VARCHAR(50) NOT NULL, -- SSCC or higher-level code
parent_level VARCHAR(10) NOT NULL, -- CASE, PALLET, BUNDLE
child_code VARCHAR(50) NOT NULL, -- GTIN+serial or child SSCC
child_level VARCHAR(10) NOT NULL, -- UNIT, BUNDLE, CASE
aggregation_event_id UUID NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
-- EPCIS events
CREATE TABLE epcis_events (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
event_type VARCHAR(30) NOT NULL, -- ObjectEvent, AggregationEvent, TransactionEvent
action VARCHAR(10) NOT NULL, -- ADD, OBSERVE, DELETE
biz_step VARCHAR(100), -- urn:epcglobal:cbv:bizstep:commissioning
disposition VARCHAR(100), -- urn:epcglobal:cbv:disp:active
read_point VARCHAR(100), -- urn:epc:id:sgln:location
event_time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
event_timezone VARCHAR(6) NOT NULL,
payload JSONB NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
Hierarchy:
Pallet (SSCC)
└── Case (SSCC)
└── Bundle (GTIN + serial) [optional level]
└── Unit (GTIN + serial)
→ Model supports full pack hierarchy + EPCIS tracking.
If err: ERP schema conflicts → integration layer, don't modify ERP directly.
Step 3: Serial number generation
import secrets
import string
def generate_serial_number(length: int = 20, charset: str = None) -> str:
"""Generate a random serial number compliant with GS1 standards.
EU FMD requires randomised serial numbers to prevent prediction.
Max 20 characters, alphanumeric (GS1 Application Identifier 21).
"""
if charset is None:
# GS1 AI(21) allows: digits, uppercase, lowercase, and some special chars
# Most implementations use alphanumeric only for interoperability
charset = string.ascii_uppercase + string.digits
return ''.join(secrets.choice(charset) for _ in range(length))
def generate_serial_batch(gtin: str, batch_lot: str, expiry: str, count: int) -> list:
"""Generate a batch of unique serial numbers for a production run."""
serials = set()
while len(serials) < count:
serials.add(generate_serial_number())
return [
{
"gtin": gtin,
"serial_number": sn,
"batch_lot": batch_lot,
"expiry_date": expiry,
"status": "COMMISSIONED"
}
for sn in serials
]
→ Serials cryptographically random, unique per GTIN, stored before print.
If err: collision → regenerate conflicting + log.
Step 4: GS1 DataMatrix encoding
2D DataMatrix encodes GS1 element string:
(01)GTIN(21)Serial(10)Batch(17)Expiry
Example:
(01)05012345678901(21)A1B2C3D4E5(10)LOT123(17)261231
Where:
- AI(01) = GTIN-14
- AI(21) = Serial
- AI(10) = Batch/lot
- AI(17) = Expiry (YYMMDD)
GS1 DataMatrix uses FNC1 separator (GS char, ASCII 29) between variable-length fields.
def encode_gs1_element_string(gtin: str, serial: str, batch: str, expiry: str) -> str:
"""Encode GS1 element string for DataMatrix printing.
FNC1 (GS character \\x1d) separates variable-length fields.
AI(01) and AI(17) are fixed length, so no separator needed after them.
AI(21) and AI(10) are variable length and need FNC1 terminator.
"""
GS = '\x1d' # GS1 FNC1 / Group Separator
return f"01{gtin}21{serial}{GS}10{batch}{GS}17{expiry}"
→ Encoded strings verified by scanning test prints (GS1-certified verifier ISO 15415 grade C+).
If err: scan fail → check print quality, quiet zones, encoding order.
Step 5: Integrate national verification systems
EU FMD — EMVS/NMVS
MAH → Upload serial data → EU Hub → Distribute to National Systems (NMVS)
├── Germany (securPharm)
├── France (CTS)
├── Italy (AIFA)
└── ... 31 markets
API ops:
- Upload (MAH → EU Hub): batch commissioned serials
- Verify (Pharmacy → NMVS): check status before dispense
- Decommission (Pharmacy → NMVS): mark dispensed at POS
- Reactivate (MAH → NMVS): reverse accidental decommission
DSCSA — Verification Router Service
Trading Partner A → VRS Request → Verification Router → MAH's VRS → Response
Impl VRS responder endpoint:
# Simplified VRS endpoint (DSCSA verification)
from fastapi import FastAPI, HTTPException
app = FastAPI()
@app.get("/verify/{gtin}/{serial}/{lot}/{expiry}")
async def verify_product(gtin: str, serial: str, lot: str, expiry: str):
"""DSCSA product verification endpoint."""
record = await lookup_serial(gtin, serial)
if record is None:
return {"verified": False, "reason": "SERIAL_NOT_FOUND"}
if record.batch_lot != lot or str(record.expiry_date) != expiry:
return {"verified": False, "reason": "DATA_MISMATCH"}
if record.status != "ACTIVE":
return {"verified": False, "reason": f"STATUS_{record.status}"}
return {"verified": True, "status": record.status}
→ Endpoints respond <1 sec w/ correct status.
If err: national upload fail → retry exponential backoff + alert ops.
Step 6: EPCIS event capture
EPCIS 2.0:
{
"@context": "https://ref.gs1.org/standards/epcis/2.0.0/epcis-context.jsonld",
"type": "ObjectEvent",
"eventTime": "2025-03-15T10:30:00.000+01:00",
"eventTimeZoneOffset": "+01:00",
"epcList": ["urn:epc:id:sgtin:5012345.067890.A1B2C3D4E5"],
"action": "ADD",
"bizStep": "urn:epcglobal:cbv:bizstep:commissioning",
"disposition": "urn:epcglobal:cbv:disp:active",
"readPoint": {"id": "urn:epc:id:sgln:5012345.00001.0"},
"bizLocation": {"id": "urn:epc:id:sgln:5012345.00001.0"}
}
Key biz steps:
commissioning— serial assigned to physical unitpacking— aggregation into cases/palletsshipping— departure from locationreceiving— arrival at locationdispensing— supplied to patient (decommission trigger)
→ Every status change → EPCIS event w/ correct timestamps + locations.
If err: failed event capture MUST queue + retry; never silently drop.
Check
- Serials randomised + unique per GTIN
- DataMatrix verified by scanner (ISO 15415 grade C+)
- Aggregation links units → bundles → cases → pallets
- National verification tested (upload, verify, decommission)
- EPCIS events for all biz steps
- Verification <1 sec
- Exceptions covered (upload, scan, network)
Traps
- Sequential serials: EU FMD requires randomisation. Never sequential.
- Aggregation errors: disaggregation (case break) must update hierarchy. Wrong child assoc → downstream verification fails.
- TZ handling: EPCIS must include TZ offset. Local time w/o offset → event ordering ambiguity across sites.
- Late uploads: must upload to national systems BEFORE product enters supply chain. Late → flagged suspicious at pharmacy.
- Ignore exceptions: legitimate products flagged (false alerts) regularly. Need process for investigating + resolving.
→
perform-csv-assessment— validate as computerised systemconduct-gxp-audit— audit serialisationimplement-audit-trail— audit for serialisation eventsserialize-data-formats— general data serialisation (complementary)design-serialization-schema— schema design for data exchange
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
