SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA data-evidence-finder

Найти статистические данные и исследовательские доказательства для утверждения, предложения или рыночного вопроса, которые можно процитировать. Проверить размер рынка, темпы роста, область измерения и противоречивые выводы; предоставить таблицы доказательств и текст цитирования, сохраненные в JishuDB.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为方案、PPT 或市场判断查找可引用的数据和研究证据，适用于市场规模、 增长率、统计口径核对、数据来源追溯和观点验证；交付数据表、引用及相反…»

为方案、PPT 或市场判断查找可引用的数据和研究证据，适用于市场规模、 增长率、统计口径核对、数据来源追溯和观点验证；交付数据表、引用及相反证据。 / Find citable statistics and research evidence for a claim, proposal, or market question. Verify market size, growth rates, measurement scope, and conflicting findings; deliver evidence tables and citation text, retained in JishuDB.

ClawHub Agent Skills автор: bowen-aijishu v0.1.7 MIT-0 10 файлов · 2 скрипта тело ≈ 4 941 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Найти статистические данные и исследовательские доказательства для утверждения, предложения или рыночного вопроса, которые можно процитировать.

Как процесс A 87/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыИсследованиятип 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%
99
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
87/100
Дойдёт до конца
Когда включается вес 12
50
Результат и критерий готовности вес 14
60
Стоимость исполнения вес 6
70
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/jishudb-setup/scripts/install-macos.sh:287
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      exactKeys(candidate.signing, ['certificateExpiresAt', 'cert…256', 'nativeFileCount'], 'candidate.signing');
      в кавычках

    Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 87/100

    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4941 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a disclosed JishuDB-backed evidence workflow; it can install and launch JishuDB and retain selected research records, but those actions are scoped and approval-gated rather than hidden.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 окт. 2026 г.