SKILLEMALL.ai

BD task_planner

Общий планировщик задач для клинических исследований. Разбивает исследовательские задачи на многоэтапные планы выполнения, последовательно планируя поиск доказательств, сопоставление данных, статистический анализ, экспорт и управление для завершения полного процесса научного анализа. Активируется, когда пользователь запрашивает выполнение полного задания научного анализа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«临床科研任务总调度器。将研究任务拆解为多步执行计划,依次调度证据检索、数据映射、统计分析、导出治理等步骤完成完整科研分析流程。当用户要求执行…»

临床科研任务总调度器。将研究任务拆解为多步执行计划,依次调度证据检索、数据映射、统计分析、导出治理等步骤完成完整科研分析流程。当用户要求执行完整科研分析任务时触发。

ClawHub Agent Skills автор: EmergencerOnEarth v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 873 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Общий планировщик задач для клинических исследований.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (task_planner) не совпадает с папкой (agentic-task-planner)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 873 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 82: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent demo clinical-research workflow skill that reads mock files and reports progress locally, with no hidden installer, credential use, or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.