BC paper-author-profiler-redoc
Автоматически извлекает полный список авторов по ссылке на статью (arXiv / Google Scholar / Nature и т. д.), параллельно собирает общедоступную информацию о каждом авторе (место работы, область исследований, образование, Google Scholar / GitHub / LinkedIn / личный сайт), генерирует двухстраничный онлайн-документ Redoc: Лист1 — информация о каждом авторе (включая ссылки на аккаунты), Лист2 — сводка по группам на основе образования. Применяется для статей с большим количеством соавторов (более 10 человек) в области DeepSeek / больших языковых моделей. Используется, когда пользователь говорит «помоги мне собрать информацию об авторах этой статьи», «проверь всех авторов», «создай документ с информацией об авторах», «сделай таблицу».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据论文链接（arXiv / Google Scholar / Nature 等）自动抓取全部作者列表，并行搜集每位作者的公开信息（所在机构…»
根据论文链接（arXiv / Google Scholar / Nature 等）自动抓取全部作者列表，并行搜集每位作者的公开信息（所在机构、研究方向、教育背景、Google Scholar / GitHub / LinkedIn / 个人主页），生成双 Sheet Redoc 在线文档：Sheet1 为作者个人信息表（含账号链接），Sheet2 为按学校背景分组汇总。适用于 DeepSeek / 大模型类大型合著论文（10人以上）。当用户说「帮我整理这篇论文的作者信息」「把作者都查一查」「生成作者档案文档」「做成表格」时使用。
Автоматически извлекает полный список авторов по ссылке на статью (arXiv / Google Scholar / Nature и т.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 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
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 107 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.