SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC cite-holmes

Глубокое исследование с проверкой источников (Verified Deep Research): сначала калибрует область поиска (3-5 четких вопросов), затем итеративно ищет и проверяет каждую цитату. Также самостоятельная проверка списка литературы: вставьте любой список литературы, и он проведет полную проверку цитат (проверит цитаты перед тем, как вы их используете) по официальным реестрам — на наличие вымышленных ссылок, поддельных DOI, фейковых PMID, arXiv ID, сфабрикованных данных, отозванных статей; проверка библиографии на достоверность. Пять вердиктов; непроверенные ссылки никогда не выдаются за реальные (обнаружение ИИ-галлюцинаций). Встроен медицинский режим (пресеты Cochrane/BMJ/ChiCTR/NMPA/CDC/NICE, проверка PMID) и экспорт библиографии (BibTeX/GB·T 7714-2025/RIS/CSV + JSON workpaper). Сопоставление триггеров семантическое, а не точное — ложные срабатывания безвредны; укажите свое реальное намерение, чтобы избежать их.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep research that interrogates its own sources (Verified Deep Researc…»

Deep research that interrogates its own sources (Verified Deep Research): calibrates scope first (3-5 sharp questions), then searches iteratively and machine-verifies every citation. Also a standalone citation checker: paste any reference list and it runs full citation verification (it will verify citations before you cite) against official registries — hallucinated references, fabricated DOIs, fake PMIDs, arXiv IDs, stitched fakes, retracted papers; a fact check for your bibliography. Five verdicts; unverified references never masquerade as real (AI hallucination detection). Medical mode (Cochrane/BMJ/ChiCTR/NMPA/CDC/NICE presets, PMID check) and bibliography export (BibTeX/GB·T 7714-2025/RIS/CSV + JSON workpaper) built in. Trigger matching is semantic, not exact — mis-triggers are harmless; state your real intent to avoid them.

ClawHub Agent Skills автор: docsor1212 v3.13.0 MIT-0 40 файлов · 5 скриптов тело ≈ 3 577 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Глубокое исследование с проверкой источников (Verified Deep Research): сначала калибрует область поиска (3-5 четких вопросов), затем итеративно ищет и…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИсследованиятип 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
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 40. 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 62/100

    • 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: 1, 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
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3577 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • 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)
    • +3Длина description 841: рекомендуется 120–800 символов
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 10)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent citation verifier, but it under-discloses outbound data flows and has a URL-checking SSRF weakness, so it belongs in Review before installation.
    LLM: suspicious (high) · 11 окт. 2026 г.