BD scholar-access
Доступ к зарубежным академическим ресурсам, таким как GitHub, HuggingFace, Docker Hub, Google Scholar, Wikipedia, через официальный академический канал China Education Network (scholar.edu.cn / scholar.work, то есть интеллектуальная DNS + обратный прокси, используемые официальным академическим браузером scholartools), чтобы любой Agent мог получить доступ без VPN. Маршрутизирует заблокированные академические сайты через официальный обратный прокси "Scholar" CERNET, используемый официальным клиентом академического браузера scholartools — соответствует требованиям, доступ без VPN для любого Agent.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过中国教育网官方学术通道（scholar.edu.cn / scholar.work，即官方学术浏览器 scholartools 所使用的…»
通过中国教育网官方学术通道（scholar.edu.cn / scholar.work，即官方学术浏览器 scholartools 所使用的智能 DNS + 反向代理）访问 GitHub、HuggingFace、Docker Hub、Google Scholar、Wikipedia 等境外学术资源，让任何 Agent 无需翻墙即可合规访问。Routes blocked academic sites through the official CERNET "Scholar" reverse proxy used by the official scholartools academic-browser client — compliant, VPN-free access for any Agent.
Доступ к зарубежным академическим ресурсам, таким как GitHub, HuggingFace, Docker Hub, Google Scholar, Wikipedia, через официальный академический канал China…
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processSKILL.md:63Запуск фонового / автозапускаемого процессаnohup ./scholar-proxy.py --listen 127.0.0.1:1080 > /tmp/scholar-proxy.log 2>&1 &
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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "whenToUse"
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git), но во frontmatter они не объявлены
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1215 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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.