SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC deep-research

Универсальная команда агентов для глубоких исследований. 13-агентный конвейер для тщательных академических исследований по любой теме. 8 режимов: полное исследование, краткий обзор, обзор статьи, обзор литературы, проверка фактов, трехстороннее сканирование литературы, диалог исследования с Сократом и систематический обзор с опциональным метаанализом. Охватывает формулирование исследовательских вопросов, наставничество Сократа, разработку методологии, систематический поиск литературы, проверку источников, синтез из разных источников, оценку риска предвзятости, метаанализ, компиляцию отчета APA 7.0, редакционный обзор, вызовы «адвоката дьявола», этический обзор и последующий мониторинг литературы. Запускается по запросам: исследование, глубокое исследование, обзор литературы, систематический обзор, метаанализ, PRISMA, синтез доказательств, проверка фактов, статьи «ПОЧЕМУ КАК ЧТО», трехстороннее сканирование литературы, помоги мне с исследованием, помоги мне подумать, 研究, 深度研究, 文獻回顧, 文獻探討, 系統性回顧, 後設分析, 事實查核, 三段式文獻掃描, 引導我的研究, 幫我釐清, 幫我想想, 我不確定要研究什麼, 研究方向, 研究主題, 심층 연구, 문헌 조사, 체계적 문헌고찰, 메타분석, 사실 확인, 연구 방향을 잡아줘, 연구 주제 정하는 것을 도와줘, revisión de literatura, metaanálisis

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Universal deep research agent team. 13-agent pipeline for rigorous aca…»

Universal deep research agent team. 13-agent pipeline for rigorous academic research on any topic. 8 modes: full research, quick brief, paper review, lit-review, fact-check, three-way literature scan, Socratic guided research dialogue, and systematic review with optional meta-analysis. Covers research question formulation, Socratic mentoring, methodology design, systematic literature search, source verification, cross-source synthesis, risk of bias assessment, meta-analysis, APA 7.0 report compilation, editorial review, devil's advocate challenges, ethics review, and post-research literature monitoring. Triggers on: research, deep research, literature review, systematic review, meta-analysis, PRISMA, evidence synthesis, fact-check, WHY HOW WHAT papers, 3W literature scan, guide my research, help me think through, 研究, 深度研究, 文獻回顧, 文獻探討, 系統性回顧, 後設分析, 事實查核, 三段式文獻掃描, 引導我的研究, 幫我釐清, 幫我想想, 我不確定要研究什麼, 研究方向, 研究主題, 심층 연구, 문헌 조사, 체계적 문헌고찰, 메타분석, 사실 확인, 연구 방향을 잡아줘, 연구 주제 정하는 것을 도와줘, revisión de literatura, metaanálisis

Imbad0202/academic-research-skills Agent Skills автор: Imbad0202 NOASSERTION 53 файла тело ≈ 12 366 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Универсальная команда агентов для глубоких исследований.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_review_form_note_sync.py, scripts/check_pipeline_integrity.py, scripts/build_cross_document_consistency_advisory.py

ПроцедураИсследованияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_review_form_note_sync.py, scripts/check_pipeline_integrity.py, scripts/build_cross_document_consistency_advisory.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/interdisciplinary_bridges.md:164
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    | Computer Science | Achieving fairness and explainability at the technical level | Fairness metrics, XAI, alignment | Algorithm design, benchmarking | Bias detection tools, explainable models, red te
    детектор

Просканировано файлов: 53. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12366 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/check_review_form_note_sync.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/check_pipeline_integrity.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/build_cross_document_consistency_advisory.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_review_form_note_sync.py, scripts/check_pipeline_integrity.py, scripts/build_cross_document_consistency_advisory.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/check_review_form_note_sync.py, scripts/check_pipeline_integrity.py, scripts/build_cross_document_consistency_advisory.py
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12366 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 71, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 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: 27. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +3Длина description 1021: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (19 из 24)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.