AD scientific-figure-analysis
Полный конвейер анализа графиков научных статей — извлечение графиков из PDF (PyMuPDF) + мультимодальный визуальный анализ Kimi K2.6 + научное понимание + обратное проектирование. Сценарии запуска: (1) анализ графиков в PDF-файлах статей, (2) обратное проектирование конвейера генерации графиков, (3) извлечение структурированных знаний из литературы, (4) автоматизированный поиск литературы по статьям. НЕ вызывать: для чтения чистого текста, не научных PDF, чисто теоретических статей без графиков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«科学论文图表完整分析流水线 — PDF图表提取(PyMuPDF) + Kimi K2.6多模态视觉分析 + 科学理解 + 逆向工程。 触发场…»
科学论文图表完整分析流水线 — PDF图表提取(PyMuPDF) + Kimi K2.6多模态视觉分析 + 科学理解 + 逆向工程。 触发场景: (1) 分析论文PDF中的图表，(2) 逆向工程图表生成流水线，(3) 从文献中提取结构化知识，(4) 论文自动化文献挖掘。 Do NOT call: 纯文本阅读、非科学类PDF、无图表的纯理论论文。
Полный конвейер анализа графиков научных статей — извлечение графиков из PDF (PyMuPDF) + мультимодальный визуальный анализ Kimi K2.6 + научное понимание +…
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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 (scientific-figure-analysis) не совпадает с папкой (9cf703b)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1344 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.