SKILLEMALL.ai

BF scholarPlotSkill

Генератор академических фигур ScholarPlot AI. Подключается через MCP для создания и редактирования фигур стандарта SCI, включая линейные графики, столбчатые диаграммы, тепловые карты, архитектуры нейронных сетей и блок-схемы экспериментов. Активируется по запросам типа «создать кривую потерь», «нарисовать нейронную сеть», «создать блок-схему эксперимента», «отредактировать фигуру». Требуется ключ API от figure.thirdme.com.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ScholarPlot AI Academic Figure Generator. Connects via MCP to generate…»

ScholarPlot AI Academic Figure Generator. Connects via MCP to generate and edit SCI-standard figures, including line charts, bar charts, heatmaps, neural network architectures, and experimental flowcharts. Triggers on requests like "generate loss curve", "draw neural network", "create experimental flowchart", "edit figure". Requires API key from figure.thirdme.com.

ClawHub Agent Skills автор: waiwai v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 538 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Генератор академических фигур ScholarPlot AI.

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: figureUrl

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: figureUrl
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: figureUrl

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: figureUrl
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): figureUrl
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 538 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 368 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to do what it claims: generate and edit academic figures through a disclosed external MCP service, with normal API-key and data-sharing considerations.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.