SKILLEMALL.ai

AC owl

6-этапный структурированный навык исследования. Ищет в arXiv, читает 5 статей через markitdown, Claude выбирает лучшие 2, выполняет 4 целевых веб-поиска (объяснение, GitHub, обзор, цитаты), затем пишет сводку из 5 пунктов. Используйте, когда пользователь запрашивает «сводку исследования», «глубокое погружение», «что такое X», «найти статьи о Y», «исследование совы» или любой запрос, который выигрывает от сочетания академических статей и веб-контекста в краткую сводку с подтвержденными цитатами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«6-step structured research skill. Searches arXiv, reads 5 papers via m…»

6-step structured research skill. Searches arXiv, reads 5 papers via markitdown, has Claude select the best 2, runs 4 targeted web searches (explanation, GitHub, survey, citations), then writes a 5-bullet summary. Use when a user asks for a "research summary", "deep dive", "what is X", "find papers on Y", "owl research", or any query that benefits from both academic papers and web context combined into a concise, citation-backed summary.

ClawHub Agent Skills автор: Jay v1.3.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 659 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

6-этапный структурированный навык исследования.

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

ГенераторGitHubИсследованияТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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: 4. 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (owl) не совпадает с папкой (q-research)
    • 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: 12
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1659 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This research skill appears purposeful, but it needs review because it sends research content to outside services and includes under-disclosed advanced web-fetching behavior.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.