SKILLEMALL.ai

CD pubmed-verifier

Проверка ссылок на сфабрикованные ИИ-цитаты: пакетная проверка PMID по PubMed и выявление несоответствий, которые упускают проверки на галлюцинации — РЕАЛЬНЫЙ PMID, указывающий на ДРУГУЮ статью. Пятиуровневая проверка цитат (корректно / несоответствие / частично / недействительно / неизвестно), разбор контекста цитаты, перекрестная проверка DOI по Crossref, обнаружение ретракции (ограничено частичным), предложение корректного PMID, проверка arXiv ID, разбор списка ссылок в виде обычного текста, форматированные списки ссылок (GB/T 7714 / Vancouver / APA / AMA), резервный вариант DOI по OpenAlex для реестров, не входящих в Crossref, поиск китайских названий в ссылках, утверждения в формате CSV/JSON, отчеты в формате HTML/JSON/текст. Четыре источника данных: NCBI, Europe PMC (резервный), Crossref, OpenAlex. Сбои сети честно сообщаются как непроверенные, никогда как "не найдено". Нулевые зависимости, работает полностью локально. Триггеры: проверить PMID, проверить цитаты, аудит цитат, проверка ссылок, проверка PMID, пакетная проверка ссылок, обнаружение ИИ-галлюцинаций, проверить DOI, проверка DOI, форматирование цитат, форматировщик ссылок, GB/T 7714.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reference checker for AI-fabricated citations: batch-verify PMIDs agai…»

Reference checker for AI-fabricated citations: batch-verify PMIDs against PubMed and catch the hallucination existence checks miss — a REAL PMID pointing to a DIFFERENT paper. Five-state citation verification (correct / mismatch / partial / invalid / unknown), citation-context parsing, Crossref DOI cross-check, retraction detection (capped at partial), correct-PMID suggestion, arXiv ID verification, plain-text reference list parsing, formatted reference lists (GB/T 7714 / Vancouver / APA / AMA), OpenAlex DOI fallback for non-Crossref registries, Chinese-reference title search, CSV/JSON claims, HTML/JSON/text reports. Four data sources: NCBI, Europe PMC fallback, Crossref, OpenAlex. Network failures are honestly reported as unverified, never as "not found". Zero dependencies, runs fully local. Triggers: verify PMIDs, check citations, citation audit, reference check, PMID check, batch verify references, AI hallucination detection, verify DOI, DOI check, citation formatting, reference formatter, GB/T 7714.

ClawHub Agent Skills автор: docsor1212 v4.2.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 10 648 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 дн назад

Проверка ссылок на сфабрикованные ИИ-цитаты: пакетная проверка PMID по PubMed и выявление несоответствий, которые упускают проверки на галлюцинации — РЕАЛЬНЫЙ…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/refs.sample.bib, examples/refs.sample.ris

АнализаторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/refs.sample.bib, examples/refs.sample.ris
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10648 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/refs.sample.bib
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/refs.sample.ris

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/refs.sample.bib, examples/refs.sample.ris
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): examples/refs.sample.bib, examples/refs.sample.ris
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10648 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 101
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 38. 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 1018: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This citation-checking skill is coherent and disclosed, but users should know it contacts academic APIs and keeps a local cache unless disabled.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 окт. 2026 г.