SKILLEMALL.ai

AC Exa Search

Расширенный веб-поиск с точной фильтрацией по дате и выбором типа контента. Используйте, когда вам нужны научные статьи, репозитории GitHub, исследовательский контент или конкретные диапазоны дат. Обрабатывает нейронный поиск (семантическое понимание), поиск по ключевым словам и фильтрацию по типу контента (научные статьи, GitHub, новости, PDF). Идеально для исследований, конкурентного анализа и поиска контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Advanced web search with precise date filtering and content type selec…»

Advanced web search with precise date filtering and content type selection. Use when you need academic papers, GitHub repositories, research content, or specific date ranges. Handles neural search (semantic understanding), keyword search, and content type filtering (research papers, GitHub, news, PDFs). Perfect for research, competitive analysis, and content discovery.

ClawHub Agent Skills автор: claw0x v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 367 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Расширенный веб-поиск с точной фильтрацией по дате и выбором типа контента.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторGitHubИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Exa Search) не совпадает с папкой (exa-search-pro)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1367 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed cloud search wrapper that uses a Claw0x API key to send user search requests to Claw0x, with no hidden persistence or unrelated local access found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.