SKILLEMALL.ai

BD piclaw-agent-academic-team-collaboration

Интеллектуальный помощник для совместной работы команды научных исследований в области ИИ. Используется для: (1) управления базой знаний команды и отслеживания прогресса проектов (2) помощи в организации протоколов совещаний, обзоров литературы, записей экспериментов (3) помощи в написании кода и анализе данных (4) выполнения ежедневных/еженедельных рабочих циклов в соответствии с протоколами команды. Активируется, когда члены команды упоминают ИИ в Issue, PR или в мессенджере, или когда требуется управление знаниями, мониторинг прогресса проекта, совместная работа над документами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI科研团队智能协作助手。用于:(1) 管理团队知识库和项目进度追踪 (2) 协助会议纪要整理、文献综述、实验记录 (3) 代码辅助和数据分…»

AI科研团队智能协作助手。用于:(1) 管理团队知识库和项目进度追踪 (2) 协助会议纪要整理、文献综述、实验记录 (3) 代码辅助和数据分析 (4) 按团队协议执行日/周工作循环。当团队成员在Issue、PR或即时通讯中@AI,或需要知识管理、项目进度监控、文档协作时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Fang, Chao v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 190 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный помощник для совместной работы команды научных исследований в области ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентыИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 3. 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 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (piclaw-agent-academic-team-collaboration) не совпадает с папкой (hogwarts-magical-claw-for-research-laboratory)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1190 токенов

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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -239 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This looks like a team-coordination skill, but it gives the agent recurring monitoring and public-notification behavior that is not scoped tightly enough for member privacy and sensitive project data.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.