SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF auto-research

Автоматизированный исследовательский конвейер на базе OpenClaw. Начиная с темы исследования, проходит 23 этапа для создания полноценной научной работы. Каждый этап выполняется отдельным суб-агентом (с изоляцией контекста), этапы обмениваются результатами через файловую систему. Ключевые слова: Research X, провести исследование, обзор литературы, написать статью, исследовательский конвейер, auto research. Источник вдохновения: AutoResearchClaw, но полностью реализовано с использованием нативных возможностей OpenClaw, без внешних пакетов Python.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 原生的自动化研究 pipeline。从一个研究 topic 出发，经过 23 个 stage 产出完整论文。 每个 Pha…»

OpenClaw 原生的自动化研究 pipeline。从一个研究 topic 出发，经过 23 个 stage 产出完整论文。 每个 Phase 由独立 sub-agent 执行（context 隔离），Phase 间通过文件系统传递产出。 触发词：Research X、跑研究、文献调研、写论文、研究 pipeline、auto research。 灵感来源：AutoResearchClaw，但完全用 OpenClaw 原生能力实现，不依赖外部 Python 包。

ClawHub Agent Skills автор: lixiang1076 v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 714 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизированный исследовательский конвейер на базе OpenClaw.

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phase-*.md

ПроцедураИнфраструктуратип 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%
99
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phase-*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/literature_search.py:441
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    query, limit=limit_per_query, year_min=year_min, api_key=s2_api_key,

Просканировано файлов: 13. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/phase-*.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/phase-*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/phase-*.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (auto-research) не совпадает с папкой (openclaw-auto-research)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1714 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 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a disclosed research automation pipeline, but it asks the agent to run generated code, send research summaries externally, and persist lessons with controls that are not clearly scoped.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.