SKILLEMALL.ai

CF scientific-schematics

Создание научных диаграмм, пригодных для публикации, с помощью Nano Banana 2 AI с интеллектуальным итеративным уточнением. Использует Gemini 3.1 Pro Preview для проверки качества. Повторно генерирует только в том случае, если качество ниже порога для вашего типа документа. Специализируется на архитектурах нейронных сетей, системных диаграммах, блок-схемах, биологических путях и сложных научных визуализациях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create publication-quality scientific diagrams using Nano Banana 2 AI…»

Create publication-quality scientific diagrams using Nano Banana 2 AI with smart iterative refinement. Uses Gemini 3.1 Pro Preview for quality review. Only regenerates if quality is below threshold for your document type. Specialized in neural network architectures, system diagrams, flowcharts, biological pathways, and complex scientific visualizations.

FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills Agent Skills автор: FreedomIntelligence 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 5 751 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 13 ч назад

Создание научных диаграмм, пригодных для публикации, с помощью Nano Banana 2 AI с интеллектуальным итеративным уточнением.

Как процесс F 32/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/diagram_types.md

ГенераторТексты и документыРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
32/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/diagram_types.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/QUICK_REFERENCE.md:12
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export OPENROUTER_API_KEY="sk-o…key"' >> ~/.bashrc  # or ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/README.md:250
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export OPENROUTER_API_KEY="your_key"' >> ~/.bashrc
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Write Edit Bash

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5751 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/diagram_types.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 32/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/diagram_types.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/diagram_types.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Шаги. Шагов: 162, расплывчатых формулировок: 6
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5751 токенов
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 48 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 162 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.