BD ml-paper-writing
Пишите готовые к публикации статьи по ML/AI для NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM. Используйте при составлении статей из репозиториев исследований, проведении обзоров литературы, поиске связанных работ, проверке цитат или подготовке материалов к окончательной подаче. Включает шаблоны LaTeX, рабочие процессы проверки цитат и критерии поиска/оценки статей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write publication-ready ML/AI papers for NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAA…»
Write publication-ready ML/AI papers for NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM. Use when drafting papers from research repos, conducting literature reviews, finding related work, verifying citations, or preparing camera-ready submissions. Includes LaTeX templates, citation verification workflows, and paper discovery/evaluation criteria.
Пишите готовые к публикации статьи по ML/AI для NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM.
Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:74Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)\cite{PLAC…his} % TODO: Verify this citation existsзаглушка
Просканировано файлов: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 10853 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10853 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 210, расплывчатых формулировок: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 20. 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
- -233 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 58 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 210 пунктов
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.