SKILLEMALL.ai

AC deep-research

Проводит корпоративные исследования с синтезом из нескольких источников, отслеживанием цитат и проверкой. Создает отчеты с подтвержденными цитатами через структурированный конвейер с оценкой достоверности источников. Активируется по запросам "глубокое исследование", "комплексный анализ", "отчет об исследовании", "сравнить X против Y", "анализ тенденций" или "передовой уровень". Не для простых поисков, отладки или вопросов, на которые можно ответить 1-2 поисковыми запросами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conducts enterprise-grade research with multi-source synthesis, citati…»

Conducts enterprise-grade research with multi-source synthesis, citation tracking, and verification. Produces citation-backed reports through a structured pipeline with source credibility scoring. Triggers on "deep research", "comprehensive analysis", "research report", "compare X vs Y", "analyze trends", or "state of the art". Not for simple lookups, debugging, or questions answerable with 1-2 searches.

ClawHub Agent Skills автор: Emil Tsoi v1.0.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 800 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проводит корпоративные исследования с синтезом из нескольких источников, отслеживанием цитат и проверкой.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:51
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Multi-persona red teaming**: Skeptical Practitioner, Adversarial Reviewer, Implementation Engineer (Deep/UltraDeep)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:111
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | 2.3.1 | 2026-03-19 | Template/validator harmonization, structured evidence, critique loop-back, multi-persona red teaming |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/methodology.md:331
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Red Team Questions:**

    Просканировано файлов: 19. 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (deep-research) не совпадает с папкой (deep-research-bak)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 800 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

    • -34 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This deep-research skill largely matches its stated purpose, but it keeps research data in multiple local locations and auto-opens generated HTML/PDF output, so users should review its side effects before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.