SKILLEMALL.ai

BD deep-research

Используйте Gemini Deep Research Agent для самостоятельных глубоких исследований, генерируя подробные отчеты с цитатами. Используйте, когда пользователю требуется глубокое исследование темы, генерация отчета об исследовании или требуется многократный поиск и анализ. Ключевые слова: глубокое исследование, deep research, помоги исследовать, исследуй, напиши отчет об исследовании, deep dive, подробный анализ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 Gemini Deep Research Agent 进行自主深度研究,生成带引用的详细研究报告。当用户需要深度调研话题、生成研究报告…»

使用 Gemini Deep Research Agent 进行自主深度研究,生成带引用的详细研究报告。当用户需要深度调研话题、生成研究报告、或需要多轮搜索和分析时使用。触发词:深度研究、deep research、帮我调研、研究一下、写研究报告、deep dive、详细分析。

ClawHub Agent Skills автор: juan-xin-cai v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 425 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте Gemini Deep Research Agent для самостоятельных глубоких исследований, генерируя подробные отчеты с цитатами.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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 (deep-research) не совпадает с папкой (google-deep-research)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 425 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 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This research skill appears mostly purpose-aligned, but it needs review because it can load executable code from an environment-selected path and may run on broad research-like prompts.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.