SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC petroleum-reservoir-paper-team

Установите «Экспертную группу по написанию диссертаций по нефтегазовой инженерии» в каталог экспертов WorkBuddy и зарегистрируйте ее одним щелчком мыши. Эта экспертная группа предназначена для исследователей в области нефтегазовой инженерии и охватывает весь процесс от выбора темы, исследования, написания, проверки фактов, улучшения стиля, рецензирования и верстки с помощью восьми ролей. Включает списки баз данных, таких как OnePetro/CNKI/SCI, и стандарты рецензирования основных журналов. Загрузите этот навык, когда пользователь запрашивает установку, развертывание или использование этой экспертной группы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«一键将「石油工程油藏论文写作专家团」安装到 WorkBuddy 专家目录并注册。该专家团面向石油工程油藏方向科研人员，八角色协作覆盖选题、调…»

一键将「石油工程油藏论文写作专家团」安装到 WorkBuddy 专家目录并注册。该专家团面向石油工程油藏方向科研人员，八角色协作覆盖选题、调研、写作、事实核查、风格打磨、审稿与排版全流程，内置 OnePetro/CNKI/SCI 等数据库清单与核心期刊审稿标准。当用户要求安装、部署或使用该专家团时加载本技能。

ClawHub Agent Skills автор: lifehost113-coder v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 310 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Установите «Экспертную группу по написанию диссертаций по нефтегазовой инженерии» в каталог экспертов WorkBuddy и зарегистрируйте ее одним щелчком мыши.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 15. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "categories"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 310 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 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed WorkBuddy expert-team installer for petroleum-reservoir paper writing, with sensitive research-data handling that fits its stated purpose but should be used carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.