SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB paper-fetch

Используйте, когда пользователь хочет скачать PDF-файл статьи по DOI (или названию, которое сначала разрешается в DOI). Пробует Unpaywall, arXiv, bioRxiv/medRxiv, PubMed Central, Semantic Scholar и зеркала Sci-Hub в качестве последней резервной опции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to download a paper PDF from a DOI (or title,…»

Use when the user wants to download a paper PDF from a DOI (or title, resolved to a DOI first). Tries Unpaywall, arXiv, bioRxiv/medRxiv, PubMed Central, Semantic Scholar, and Sci-Hub mirrors as a last-resort fallback.

ClawHub Agent Skills автор: Agents365.ai v0.13.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 4 564 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Пробует Unpaywall, arXiv, bioRxiv/medRxiv, PubMed Central, Semantic Scholar и зеркала Sci-Hub в качестве последней резервной опции.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Инструменты и файлы вес 18
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), 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 4564 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a real paper-downloading skill, but it silently self-updates from git and uses Sci-Hub by default despite inconsistent open-access/paywall claims.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.