SKILLEMALL.ai

AB research

Основная точка входа для любого исследовательского запроса — гибридный маршрутизатор, который детерминированно классифицирует вопрос и либо передает его специализированному исследовательскому навыку (pulse для трендов/настроений, grants для финансирования NIH, litreview для академической литературы, syllabus для учебных материалов, patent для предшествующих разработок + ландшафта интеллектуальной собственности, dossier для исследования сущностей, deepread для чтения предоставленных документов с упором на доказательства), либо запускает собственный рабочий процесс с декомпозицией плана, многоисточниковым поиском, синтезом и цитированием, когда нет подходящего специалиста. Всегда отображает решение о маршрутизации, чтобы пользователи могли его изменить. Используйте, когда пользователь делает любой исследовательский запрос, который явно не соответствует более конкретному специализированному навыку (например, «исследуй [тему]», «изучи [тему]», «что нам известно о [теме]», «расследуй [тему]», «найди мне информацию о [теме]», «проведи исследование по [теме]», «мне нужно понять [тему]»). Результат — сводка в формате markdown (по умолчанию) или документ .docx (по запросу) с полными цитатами и журналом аудита.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Default entry point for any research request — a hybrid router that cl…»

Default entry point for any research request — a hybrid router that classifies the question deterministically and either delegates to a specialist research skill (pulse for trends/sentiment, grants for NIH funding, litreview for academic literature, syllabus for course reading, patent for prior-art + IP landscape, dossier for entity research, deepread for evidence-first reading of supplied documents) or runs its own plan-decompose-multi-source-search-synthesize-cite fallback workflow when no specialist matches. Always surfaces the routing decision so users can override. Use when the user makes any research request that doesn't obviously match a more-specific specialist skill (e.g., "research [topic]", "look into [topic]", "what do we know about [topic]", "investigate [topic]", "find me information on [topic]", "do some research on [topic]", "I need to understand [topic]"). Output is a markdown briefing (default) or .docx document (on request) with full citations and an audit log.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 4 057 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Основная точка входа для любого исследовательского запроса — гибридный маршрутизатор, который детерминированно классифицирует вопрос и либо передает его…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ПроцедураWordИИ и агентыБезопасностьИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4057 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 994: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.