SKILLEMALL.ai

AC paper-kb

База знаний исследовательских работ для хранения и запроса научных статей. Активация: 1. Пользователь делится ссылкой на arxiv или PDF-файлом И выражает намерение сохранить/загрузить его — ключевые слова: "入库"、"存到知识库"、"加到知识库"、"帮我存"、"收藏"、"记录一下"、"保存起来"、"加进去"、"科研知识库" 2. Пользователь говорит что-то вроде «帮我加到我的科研知识库» после получения информации о статье 3. Пользователь запрашивает свою личную базу знаний — ключевые слова: "知识库里有没有"、"帮我查一下存过的"、"有没有我之前存的"、"查一下知识库" НЕ активировать, когда пользователь хочет только суммировать, обсуждать или анализировать статью без намерения сохранить или запросить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research paper knowledge base for storing and querying academic papers…»

Research paper knowledge base for storing and querying academic papers. Activate when: 1. User shares an arxiv link or PDF file AND expresses intent to save/store it — keywords: "入库"、"存到知识库"、"加到知识库"、"帮我存"、"收藏"、"记录一下"、"保存起来"、"加进去"、"科研知识库" 2. User says something like "帮我加到我的科研知识库" after receiving paper info 3. User queries their personal knowledge base — keywords: "知识库里有没有"、"帮我查一下存过的"、"有没有我之前存的"、"查一下知识库" Do NOT activate when user only wants to summarize, discuss, or analyze a paper without any storage or query intent.

ClawHub Agent Skills автор: myd2002 v1.0.2 MIT-0 13 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 831 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

База знаний исследовательских работ для хранения и запроса научных статей.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникPDFИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

    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: 13. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1831 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent paper knowledge-base integration, but it ships and uses high-impact Gitea admin access and broad remote-storage behavior without enough scoping or safety controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 30 мая 2026 г.