AB ai-paper-survey
Проведение структурированных обзоров научных статей по ИИ с использованием инструментов alphaXiv MCP. Читает интересы пользователя из файла ключевых слов, ищет последние статьи по нескольким измерениям, классифицирует по уровню инноваций, проводит анализ влияния и выводит отчет в формате Markdown. Используйте, когда пользователь просит провести обзор последних статей, сделать обзор литературы, найти последние новости в области исследований или отслеживать прогресс в подотраслях ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct structured AI paper surveys using alphaXiv MCP tools. Reads us…»
Conduct structured AI paper surveys using alphaXiv MCP tools. Reads user research interests from a keywords file, searches recent papers across multiple dimensions, classifies by innovation tier, runs impact analysis, and outputs a Markdown report. Use when the user asks to survey recent papers, do a literature review, find what's new in a research area, or track progress in AI subfields.
Проведение структурированных обзоров научных статей по ИИ с использованием инструментов alphaXiv MCP.
Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Write Agent
Просканировано файлов: 2. 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 79/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1506 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.