SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC neurico

Автономная исследовательская структура, которая оркестрирует ИИ-агентов (Claude Code, Codex, Gemini) для разработки, выполнения, анализа и документирования научных экспериментов. Принимает структурированную исследовательскую идею (YAML с названием, доменом, гипотезой) и производит код, результаты, графики, статьи LaTeX и репозитории GitHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous research framework that orchestrates AI agents (Claude Code…»

Autonomous research framework that orchestrates AI agents (Claude Code, Codex, Gemini) to design, execute, analyze, and document scientific experiments. Takes a structured research idea (YAML with title, domain, hypothesis) and produces code, results, plots, LaTeX papers, and GitHub repositories.

ClawHub Agent Skills автор: Haokun liu v0.2.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 767 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автономная исследовательская структура, которая оркестрирует ИИ-агентов (Claude Code, Codex, Gemini) для разработки, выполнения, анализа и документирования…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторGitHubLaTeXРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:105
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:107
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env   # edit: add your API keys

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 60/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1767 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is openly an autonomous research runner, but it can run generated code and publish results to GitHub with broad account permissions before a user review step is clearly required.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.