SKILLEMALL.ai

BF scholar-deep-research

Используйте, когда пользователь запрашивает обзор литературы, углубленное академическое исследование, отчет об исследованиях, обзор современного состояния, определение границ темы, сравнительный анализ методов/статей, справочную информацию для гранта или любой запрос, требующий многоисточниковых научных данных с цитатами. Также активируйте проактивно, когда вопрос пользователя явно требует академической основы (например, «что известно о X», «сравните подход A и B в литературе», «обобщите область Y»). Выполняет 8-этапный (Фаза 0..7) управляемый скриптом рабочий процесс исследования через OpenAlex, arXiv, Crossref и PubMed, с дедупликацией, прозражированием ранжирования, отслеживанием цитат, самокритикой и структурированным выводом отчета с проверяемыми цитатами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks for a literature review, academic deep dive, re…»

Use when the user asks for a literature review, academic deep dive, research report, state-of-the-art survey, topic scoping, comparative analysis of methods/papers, grant background, or any request that needs multi-source scholarly evidence with citations. Also trigger proactively when a user question clearly requires academic grounding (e.g. "what's known about X", "compare approach A vs B in the literature", "summarize the field of Y"). Runs an 8-phase (Phase 0..7), script-driven research workflow across OpenAlex, arXiv, Crossref, and PubMed, with deduplication, transparent ranking, citation chasing, self-critique, and structured report output with verifiable citations.

ClawHub Hermes автор: Agents365.ai v0.5.0 MIT-0 44 файла тело ≈ 6 278 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда пользователь запрашивает обзор литературы, углубленное академическое исследование, отчет об исследованиях, обзор современного состояния…

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/templates/<archetype>.md

АнализаторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/templates/<archetype>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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: 44. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 680 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6278 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/templates/<archetype>.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/templates/<archetype>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/templates/<archetype>.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6278 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 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: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 14 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 680 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s research workflow is mostly coherent, but it automatically checks GitHub and can fast-forward its own code during normal use, which users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.