SKILLEMALL.ai

AC paper-report

Преобразует научные статьи в структурированные китайские отчеты для чтения с оригинальными рисунками. Поддерживает ввод из arXiv HTML и локальных PDF. Для ссылок arXiv предпочтителен режим HTML для точности текста. Используется, когда пользователь просит суммировать, прочитать, проанализировать или создать отчет для чтения научной статьи (PDF-файл или ссылка arXiv).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert academic papers into structured Chinese reading reports with o…»

Convert academic papers into structured Chinese reading reports with original figures. Supports arXiv HTML and local PDF inputs. For arXiv links, HTML mode is preferred for textual accuracy. Use when the user asks to summarize, read, analyze, or create a reading report for an academic paper (PDF file or arXiv link).

ClawHub Agent Skills автор: xu.li v2.1.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 802 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует научные статьи в структурированные китайские отчеты для чтения с оригинальными рисунками.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторPDFWordИсследованияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 14. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 802 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
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 317 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill matches its paper-report purpose, but its Word-output path can run shell commands and globally install Node packages, which warrants review before installation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 14 июл. 2026 г.