SKILLEMALL.ai

BD agent-daily-paper

Поддерживает пользователей в подписке на последние статьи arXiv по одной или нескольким областям исследований, сортирует их по важности и отправляет в виде двуязычных карточек на китайском и английском языках (английский заголовок/китайский заголовок/английский реферат/китайский реферат/ссылка на arXiv). Поддерживает независимый лимит количества для каждой области (5-20), выделение ключевых слов, маркировку новых/обновленных версий, архивирование в формате Markdown, а также два пути доставки: по расписанию и немедленно. При первом использовании сначала завершите настройку подписки; области могут быть автоматически дополнены английскими названиями, ключевыми словами и списками конференций из JSON профиля агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«支持用户按一个或多个研究领域订阅 arXiv 最新论文,按重要性排序并以中英双语卡片形式推送(英文标题/中文标题/英文摘要/中文摘要/arX…»

支持用户按一个或多个研究领域订阅 arXiv 最新论文,按重要性排序并以中英双语卡片形式推送(英文标题/中文标题/英文摘要/中文摘要/arXiv 链接)。支持每领域独立数量上限(5-20)、关键词高亮、NEW/UPDATED 版本标识、Markdown 存档,以及定时推送与即时推送双路径。首次使用时先完成订阅配置;领域可由 Agent 画像 JSON 自动补全英文名、关键词与会议列表。

ClawHub Agent Skills автор: Ricardo-Ping v1.0.1 MIT-0 23 файла тело ≈ 1 633 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Поддерживает пользователей в подписке на последние статьи arXiv по одной или нескольким областям исследований, сортирует их по важности и отправляет в виде…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 106
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1633 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent arXiv paper-digest skill with disclosed local setup, caching, scheduled output, and optional OpenAI use.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.