SKILLEMALL.ai

AD literature-daily-report

Ежедневная генерация и управление отчетами о научных исследованиях. Активируется, когда пользователь запрашивает генерацию ежедневного отчета об исследованиях, обновление скрипта сбора литературы или анализ тенденций исследований. Поддерживает: (1) автоматический сбор последних публикаций из PubMed/bioRxiv/arXiv, (2) семантический отбор в областях AI/биоинформатики/патогенов/грибов и т. д., (3) интеллектуальное резюмирование и редактирование с помощью LLM, (4) вывод отчета в китайском формате, (5) автоматический ввод в Zotero, (6) синхронизация графа знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日科研文献日报生成与管理。当用户请求生成科研日报、更新文献收集脚本或分析研究趋势时激活。支持:(1) 自动抓取 PubMed/bioRxi…»

每日科研文献日报生成与管理。当用户请求生成科研日报、更新文献收集脚本或分析研究趋势时激活。支持:(1) 自动抓取 PubMed/bioRxiv/arXiv 最新文献,(2) 语义筛选 AI/生信/病原/真菌等领域,(3) LLM 智能总结与编辑排版,(4) 中文格式报告输出,(5) Zotero 自动录入,(6) 知识图谱同步。

ClawHub Agent Skills автор: Fang, Chao v1.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 225 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ежедневная генерация и управление отчетами о научных исследованиях.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 5. 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 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 (literature-daily-report) не совпадает с папкой (biociao-literature-daily-report)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1225 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This literature-report skill mostly matches its stated purpose, but it also automatically uses broad shell-loaded credentials and sends or persists reports to several destinations, including an under-disclosed Matrix channel.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.