FF global-biblio-base
Глобальная база знаний из 1,2 миллиарда публикаций (80 миллионов китайских журналов доступны для скачивания) — предоставляет возможности поиска и загрузки иностранных и китайских научных публикаций через API открытой платформы SmartLib, охватывая 80 миллионов полных текстов китайских журналов + 1,228 миллиарда глобальных метаданных публикаций (журналы 719 миллионов / патенты 215 миллионов / конференции 71,55 миллиона / диссертации 24,73 миллиона / стандарты 2,68 миллиона). Возможности: поиск по китайским и английским ключевым словам, детали публикаций, загрузка полных текстов китайских журналов в формате PDF, бесплатная загрузка иностранных OA-публикаций по десяти уровням каналов (не расходует квоту), интеллектуальное расширение ключевых слов, приоритетное ранжирование ключевых журналов, переранжирование по релевантности, отслеживание цитирования, поиск по классификационным номерам. Квота: автоматическая регистрация при первом использовании, 100 бесплатных поисковых запросов + 10 загрузок в месяц; при исчерпании автоматически всплывает пакет (пробная карта / персональная версия на месяц / профессиональная версия на месяц / загрузка поштучно / пакет загрузок), можно вызвать командой «обновить / пополнить»; для корпоративных / институциональных заказов обращайтесь по адресу vipsmart@vipslib.com. Триггеры: активируется, когда пользователь выражает намерение «найти статью» «найти публикацию» «поиск по научным статьям» «поиск по журналам» «поиск по патентам» «поиск по стандартам» «скачать статью» «написать обзор литературы» «найти ссылки» «найти SCI/EI» и т. д.; также подходит для «помоги найти статью о XX» «написать обзор литературы» «найти несколько цитат для поддержки аргумента». Английский: «find papers» «search literature» «write literature review» «find supporting citations». Перед вызовом обязательно получите consume_token через /consume, а затем с помощью токена вызывайте /search (каждый вызов платного интерфейса требует одного /consume).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全球12亿文献知识库（8千万中文期刊可下载）——通过 SmartLib 开放平台 API 提供中外文学术文献检索与下载能力，覆盖 8000…»
全球12亿文献知识库（8千万中文期刊可下载）——通过 SmartLib 开放平台 API 提供中外文学术文献检索与下载能力，覆盖 8000 万篇授权中文期刊全文 + 12.28 亿条全球文献元数据（期刊 7.19 亿 / 专利 2.15 亿 / 会议 7155 万 / 学位论文 2473 万 / 标准 268 万）。 能力：中英文关键词检索、文献详情、中文期刊 PDF 全文下载、外文 OA 文献十级渠道免费下载（不消耗配额）、智能关键词扩展、核心期刊优先排序、相关性重排、引文追溯、分类号检索。 配额：首次使用自动注册，免费 100 次检索 + 10 次下载 / 月；耗尽自动弹出套餐（体验卡 / 个人版月 / 专业版月 / 单篇下载 / 下载包），可说「升级 / 充值」唤起；企业 / 机构定制联系 vipsmart@vipslib.com。 触发：用户表达"查论文""找文献""检索学术""搜期刊""查专利""找标准""下论文""写文献综述""找参考文献""查 SCI/EI"等意图时启用；也适用"帮我找关于 XX 的论文""写文献综述""找几篇引用支撑论点"。英文："find papers" "search literature" "write literature review" "find supporting citations"。 调用前必须先用 /consume 获取 consume_token，再凭 token 调 /search（每次计费接口调用都需一次 /consume）。
Глобальная база знаний из 1,2 миллиарда публикаций (80 миллионов китайских журналов доступны для скачивания) — предоставляет возможности поиска и загрузки…
Как процесс F 29/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
-
критично Секреты в коде
secret-openai-keyconfig.json:3Ключ в формате OpenAI (в кавычках — упоминание, а не команда)"SMARTLIB_GATEWAY_SECRET": "sk-O…mi2",
в кавычках
Просканировано файлов: 8. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8766 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: {url} - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 29/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {url}
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8766 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 100Шаги. Шагов: 106
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 657 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 65 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.