SKILLEMALL.ai

AB related-works-report-from-paper-mds

Создайте отчет по связанным работам из одного или нескольких файлов markdown статей, извлекая разделы «Связанные работы», разрешая цитируемые статьи, дедуплицируя ссылки, извлекая аннотации arXiv через Tavily плюс локальные вспомогательные средства и собирая окончательный отчет в указанной пользователем рабочей папке. Используйте, когда пользователь указывает на paper_mds, хочет получить обзорный отчет по связанным работам или просит преобразовать несколько файлов markdown статей в final_related_works_report.md.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a related-works report from one or more paper markdown files by…»

Build a related-works report from one or more paper markdown files by extracting Related Works sections, resolving cited papers, deduplicating references, retrieving arXiv abstracts via Tavily plus local helpers, and assembling a final report inside a user-specified work folder. Use when the user points at paper_mds, wants a related-works survey report, or asks to turn several paper markdown files into a final_related_works_report.md.

ClawHub Agent Skills автор: Dehao Huang v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 902 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создайте отчет по связанным работам из одного или нескольких файлов markdown статей, извлекая разделы «Связанные работы», разрешая цитируемые статьи…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
      allowed-tools: Bash(*) Read Write Edit Grep Glob Agent Skill call_mcp_tool WebFetch

    Просканировано файлов: 6. 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 78/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 67
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1902 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed research workflow that reads user-selected paper files, looks up arXiv abstracts, and writes a related-works report to a chosen folder.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.