BC opg
Обнаружение научной литературы и анализ сетей цитирования. Многоисточниковый поиск по arXiv, DBLP, Semantic Scholar и Google Scholar. Создавайте сети цитирования (ссылки из парсинга PDF, цитаты из Google Scholar), получайте рекомендации, отслеживайте новые статьи, анализируйте темы, парсите PDF, импортируйте из Zotero, генерируйте сводки исследований, экспортируйте в BibTeX/CSV/Markdown/JSON и создавайте интерактивные визуализации графов HTML. Используйте, когда пользователь спрашивает о поиске статей, обзоре литературы, анализе цитирования, тенденциях исследований или визуализации сетей цитирования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Academic literature discovery and citation network analysis. Multi-sou…»
Academic literature discovery and citation network analysis. Multi-source search across arXiv, DBLP, Semantic Scholar, and Google Scholar. Build citation networks (references from PDF parsing, citations from Google Scholar), get recommendations, monitor new papers, analyze topics, parse PDFs, import from Zotero, generate research summaries, export as BibTeX/CSV/Markdown/JSON, and generate interactive HTML graph visualizations. Use when user asks about finding papers, literature review, citation analysis, research trends, or visualizing citation networks.
Обнаружение научной литературы и анализ сетей цитирования.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
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.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyservices/llm_client.py:83Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Read Write Edit Bash
Просканировано файлов: 28. 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 64/100
- 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: 14, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (opg) не совпадает с папкой (openpapergraph)
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 65
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3326 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 560 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.