SKILLEMALL.ai

AD songge-academic-search

Помощник по поиску научных статей (версия Song Ge). Поддерживает многоисточниковый поиск (OpenAlex/Semantic Scholar/Crossref/arXiv/PubMed), автоматическое заполнение метаданных статей, вывод в форматах BibTeX/RIS/JSON/Markdown. Активируется, когда пользователь ищет научные статьи, ищет литературу, генерирует список литературы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«学术论文检索小助手(松哥版)。支持多源检索(OpenAlex/Semantic Scholar/Crossref/arXiv/PubMed)…»

学术论文检索小助手(松哥版)。支持多源检索(OpenAlex/Semantic Scholar/Crossref/arXiv/PubMed),自动补全论文元数据,输出 BibTeX/RIS/JSON/Markdown 引用格式。当用户搜索学术论文、查找文献、生成参考文献列表时触发。

ClawHub Agent Skills автор: viflow v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 052 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Помощник по поиску научных статей (версия Song Ge).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 5. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1052 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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed academic paper search and citation export skill with expected network access and user-directed file output, but it has dependency hygiene and API-key handling caveats.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.