AC paper-code-joint-analysis
Совместный анализ научной статьи и ее реализации с открытым исходным кодом. Используется, когда пользователь хочет понять статью через код, сопоставить теорию/формулы/алгоритмы/эксперименты с реальными классами и методами, выявить детали реализации, не раскрытые в статье, сгенерировать команды для воспроизводимости и выявить пробелы, построить поясняющие диаграммы или статический читатель, или проверить, охватывает ли анализ как статью, так и репозиторий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Jointly analyze a research paper and its open-source implementation. U…»
Jointly analyze a research paper and its open-source implementation. Use when a user wants to understand a paper through code, map theory/formulas/algorithms/experiments to real classes and methods, identify implementation details not disclosed in the paper, produce reproducibility commands and gaps, build explanatory diagrams or a static reader, or validate that an analysis covers both the paper and repository.
Совместный анализ научной статьи и ее реализации с открытым исходным кодом.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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-tokenassets/reader-template/vendor/katex/katex.min.js:1Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t():"function"==typeof define&&define.amd?define([],t):"object"==typeof exports?exports.katex=t():e.katex=t()}("undefineдетектор
Просканировано файлов: 21. 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 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4029 токенов
- 100Шаги. Шагов: 86
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.