SKILLEMALL.ai

BC title-optimization

Набор инструментов для оптимизации заголовков научных статей (Title), для проверки, анализа и оптимизации заголовков англоязычных статей SCI/SSCI. Применяется для: проверки качества заголовка статьи, анализа структуры заголовка, оптимизации формулировок заголовка, повышения его поисковой привлекательности. Включает 7 основных функций: проверка вклада, анализ структуры, проверка четкости и грамматики, проверка соответствия доказательствам, проверка поисковой привлекательности ключевых слов, рекомендации по стилю, комплексный диагностический отчет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«学术论文标题(Title)优化工具套件,用于SCI/SSCI英文论文标题的检查、分析和优化。 适用于:检查论文标题质量、分析标题结构、优化标…»

学术论文标题(Title)优化工具套件,用于SCI/SSCI英文论文标题的检查、分析和优化。 适用于:检查论文标题质量、分析标题结构、优化标题表达、提升标题可搜索性。 包含7个核心功能:贡献度检查、结构分析、清晰度语法检查、证据匹配检查、 关键词可搜索性检查、风格推荐、综合诊断报告。

ClawHub Agent Skills автор: 3492027682 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 558 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для оптимизации заголовков научных статей (Title), для проверки, анализа и оптимизации заголовков англоязычных статей SCI/SSCI.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
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.
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 558 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward academic title-optimization guide with no code execution, persistence, credential use, or hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.