SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC scholar-sidekick-api

Преобразуйте научные идентификаторы (DOI, PMID, PMCID, ISBN, arXiv, ISSN, ADS bibcode, WHO IRIS URL) в форматированные цитаты (10 000+ стилей CSL) и экспорт библиографии (BibTeX, RIS, EndNote, CSV…), а также проверяйте статус отзыва, открытого доступа и фабрикации цитат. Вызывает документированный REST API через обычный HTTP — установка не требуется, API-ключ для бесплатного уровня не нужен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Resolve scholarly identifiers (DOI, PMID, PMCID, ISBN, arXiv, ISSN, AD…»

Resolve scholarly identifiers (DOI, PMID, PMCID, ISBN, arXiv, ISSN, ADS bibcode, WHO IRIS URL) into formatted citations (10,000+ CSL styles) and bibliography exports (BibTeX, RIS, EndNote, CSV…), and check retraction, open-access, and citation-fabrication status. Calls a documented REST API over plain HTTP — no install, no API key needed for the free tier.

ClawHub Agent Skills автор: Mark Lavercombe v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 672 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Преобразуйте научные идентификаторы (DOI, PMID, PMCID, ISBN, arXiv, ISSN, ADS bibcode, WHO IRIS URL) в форматированные цитаты (10 000+ стилей CSL) и экспорт…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияИсследованиятип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1672 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward citation-helper skill that sends user-provided scholarly identifiers to a disclosed external API and contains no executable installer or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.