SKILLEMALL.ai

AF paper-analysis-evidence

Структурированный анализ научных статей из локальных файлов статей или URL-адресов статей, адаптированный из схемы dify. Используйте, когда пользователь просит проанализировать научные статьи в формате PDF/DOCX/TXT/HTML, извлечь название/задачу/фон/проблему/метод/наборы данных/базовые линии/метрики/результаты/абляции/ограничения/вклады, указать ссылки на фрагменты, проверить согласованность с оригинальной статьей или экспортировать отчеты анализа статей. Поддерживает вывод на китайском или английском языке и сохраняет загруженные входные данные, промежуточные файлы, сгенерированные JSON, Markdown, HTML и отчеты DOCX в папке на рабочем столе Ubuntu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«structured academic paper analysis from local paper files or paper url…»

structured academic paper analysis from local paper files or paper urls, adapted from a dify scheme a workflow. use when the user asks to analyze pdf/docx/text/html academic papers, extract title/task/background/problem/method/datasets/baselines/metrics/results/ablations/limitations/contributions, cite evidence spans, verify consistency against the original paper, or export paper analysis reports. supports chinese or english outputs and saves downloaded inputs, intermediate files, generated json, markdown, html, and docx reports under the ubuntu desktop.

ClawHub Agent Skills автор: CRW0149 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 338 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Структурированный анализ научных статей из локальных файлов статей или URL-адресов статей, адаптированный из схемы dify.

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/dify_scheme_a_source.yml

АнализаторWordДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/dify_scheme_a_source.yml
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/dify_scheme_a_source.yml

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/dify_scheme_a_source.yml
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/dify_scheme_a_source.yml
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (paper-analysis-evidence) не совпадает с папкой (paper-summary-json)
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1338 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 560 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed academic-paper analysis workflow that copies or downloads user-provided papers and saves extracted text, prompts, JSON, and reports locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.