SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD researcher-hand-skill

Экспертные знания для глубоких ИИ-исследований — методология, оценка источников, оптимизация поиска, перекрестные ссылки, синтез и форматы цитирования

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert knowledge for AI deep research — methodology, source evaluation…»

Expert knowledge for AI deep research — methodology, source evaluation, search optimization, cross-referencing, synthesis, and citation formats

RightNow-AI/openfang Agent Skills автор: RightNow-AI Apache-2.0 2 файла тело ≈ 2 565 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Экспертные знания для глубоких ИИ-исследований — методология, оценка источников, оптимизация поиска, перекрестные ссылки, синтез и форматы цитирования

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

АнализаторGitHubИсследованияДанные и аналитикатип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (researcher-hand-skill) не совпадает с папкой (researcher)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2565 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.