SKILLEMALL.ai

AB discussion-logic-diagnosis

Диагностика логической аргументации в разделе «Обсуждение» психологической научной статьи на английском языке. Проверяет цепочки аргументов (посылка → доказательство → вывод), причинно-следственные утверждения (делает ли X причиной Y или коррелирует ли с ним?) и различие между данными, интерпретацией и спекуляцией. Активируется по запросам «проверить логику», «проверка аргументации», «обоснован ли мой ход рассуждений», «Discussion 逻辑», «讨论 论证», «проверка причинно-следственных утверждений» и т. д. НЕ генерирует и НЕ переписывает текст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose logical argumentation in the Discussion of an English psychol…»

Diagnose logical argumentation in the Discussion of an English psychology research paper. Checks argument chains (premise → evidence → conclusion), causal claims (does X cause Y, or correlate?), and the distinction between data, interpretation, and speculation. Triggers on "check logic", "argument check", "is my reasoning sound", "Discussion 逻辑", "讨论 论证", "causal claim check", etc. Does NOT generate or rewrite prose.

ClawHub Agent Skills автор: laninga v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 827 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Диагностика логической аргументации в разделе «Обсуждение» психологической научной статьи на английском языке.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 11. 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 68/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 827 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a non-executable academic writing diagnostic skill with some routing and language-quality caveats but no hidden access, persistence, or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.