SKILLEMALL.ai

AC strict-paper-judge

Строго оценивайте, стоит ли следить за научной работой, читать ее или рекомендовать. Используйте для сортировки статей, рецензирования статей, оценки литературы, проверки arXiv, проверки научного вкуса и принятия решения о том, является ли метод действительно ценным. По умолчанию отклоняет, если статья не представляет собой чисто новую абстракцию, не решает реальную проблему, не меняет важный компромисс, не работает в сложных условиях или не может повлиять на будущую работу. Игнорирует количество цитирований, площадки, престиж автора, аффилиации и ажиотаж.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Strictly judge whether a research paper is worth following, reading, o…»

Strictly judge whether a research paper is worth following, reading, or recommending. Use for paper triage, paper reviews, literature evaluation, arXiv screening, research taste checks, and deciding whether a method is genuinely valuable. Defaults to rejection unless the paper proves a clean new abstraction, solves a real bottleneck, changes an important trade-off, works in hard regimes, or can shape future work. Ignores citation counts, venues, author prestige, affiliations, and hype.

ClawHub Agent Skills автор: proto v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 633 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Строго оценивайте, стоит ли следить за научной работой, читать ее или рекомендовать.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 55/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 126
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2633 токенов

    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 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 126 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a plain research-paper evaluation guide and does not show hidden, privileged, persistent, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.