BD zeelin-deep-research
Вызов Zeelin Deep Research API для выполнения задач глубокого исследования. Полностью асинхронная обработка: немедленный возврат после отправки задачи, фоновый процесс автоматически подтверждает структуру и периодически проверяет статус задачи, автоматически сохраняет md-файл по завершении задачи. Автоматическая настройка периодических уведомлений (проверка каждые 2 минуты), проактивное уведомление пользователя по завершении задачи. Перед использованием необходимо сначала спросить пользователя о режиме мышления и диапазоне поиска.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用Zeelin Deep Research API进行深度研究任务。完全异步处理：提交任务后立即返回，后台进程自动确认大纲并定时检查任务状…»
调用Zeelin Deep Research API进行深度研究任务。完全异步处理：提交任务后立即返回，后台进程自动确认大纲并定时检查任务状态，任务完成后自动保存md文件。自动配置定时通知（每2分钟检查），任务完成后主动通知用户。使用前必须先询问用户思考模式和搜索范围。
Вызов Zeelin Deep Research API для выполнения задач глубокого исследования.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellreports/zeelin_openclaw实际的需求有哪些_20260304_140400.md:198Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)已披露的CVE-2026-25253漏洞可致远程代码执行，CVSS评分9.8[^30]。在macOS 13环境安装“DevSkill”后，OpenClaw读取~/.ssh/config与~/.aws/credentials，根据用户一句指令自动生成可执行脚本，并调用/usr/bin/code打开VS Code调试；脚本内直接嵌入AWS Access Key ID与Secret，且被赋予0755权限
детектордемонстрация
Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (zeelin-deep-research) не совпадает с папкой (desearch-skill)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 320 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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 135 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.