SKILLEMALL.ai

BF sn-search-academic

Для академических исследований, углубленного изучения статей, обзора связанных работ, запросов энциклопедических знаний и отслеживания цепочек цитирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于学术调研、论文精读、相关工作梳理、百科知识查询和引用链追溯。…»

用于学术调研、论文精读、相关工作梳理、百科知识查询和引用链追溯。

ClawHub Agent Skills автор: SenseNova-Skills v2026.9.11 MIT-0 29 файлов тело ≈ 2 607 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Для академических исследований, углубленного изучения статей, обзора связанных работ, запросов энциклопедических знаний и отслеживания цепочек цитирования.

Как процесс F 30/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/..., references/...

ПроцедураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/..., references/...
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/...
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/...

Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/..., references/...
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/..., references/...
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2607 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 32: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -318 из 23 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This academic-search skill is mostly purpose-aligned, but its crawler fallback can run an untrusted local Node dependency and expose the agent's full environment to browser processes.
LLM: suspicious (high) · 11 сент. 2026 г.