BF auto-paper-writer
Полный конвейер ИИ для автоматического написания научных статей. Активируется, когда пользователь говорит "написать статью по [направлению]", "автоматически написать статью", "сгенерировать статью". Функции включают: (1) поиск новейших статей на ArXiv и загрузка исходных PDF; (2) обобщение ограничений существующей работы; (3) разработка инновационной структуры модели; (4) написание двухколоночной статьи в формате LaTeX (формат IEEEtran); (5) генерация научных иллюстраций matplotlib; (6) компиляция PDF и сохранение на рабочий стол. Этот навык генерирует только структуру научной статьи и идеи для инноваций, не гарантирует новизну содержания и достоверность экспериментов, пользователь должен самостоятельно дополнить результаты экспериментов и детализировать настройку в Overleaf/локальном LaTeX.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动撰写科研论文的完整 AI pipeline。当用户说"撰写[方向]论文"、"自动写论文"、"生成论文"时触发。功能包括：(1) 搜索 A…»
自动撰写科研论文的完整 AI pipeline。当用户说"撰写[方向]论文"、"自动写论文"、"生成论文"时触发。功能包括：(1) 搜索 ArXiv 最新论文并下载原始 PDF；(2) 总结现有工作局限性；(3) 设计创新模型框架；(4) 撰写双栏 LaTeX 论文（IEEEtran格式）；(5) 生成科研级 matplotlib 配图；(6) 编译 PDF 并保存到桌面。此技能仅生成学术论文框架和创新点思路，不保证内容创新性和实验真实性，用户需自行在 Overleaf/本地 LaTeX 中补充实验结果和细节调整。
Полный конвейер ИИ для автоматического написания научных статей.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/paper_references.md, references/*.pdf, references/Bidirectional_Cross-Modal_Prompting_for_Event-Frame.pdf
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 5. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/paper_references.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/*.pdf - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/Bidirectional_Cross-Modal_Prompting_for_Event-Frame.pdf - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/MM-WebAgent_A_Hierarchical_Multimodal_Web_Agent.pdf
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/paper_references.md, references/*.pdf, references/Bidirectional_Cross-Modal_Prompting_for_Event-Frame.pdf
- 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
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1137 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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.