SKILLEMALL.ai

AB journal-selector

Предлагает оптимальные академические площадки для подачи статьи на основе содержания статьи, уровня новизны и целей автора. Активируется, когда Chopin спрашивает «в какой журнал мне подать», «помоги найти подходящее место» или делится черновиком, ища совета по публикации. Входные данные: черновик статьи, аннотация или ключевые результаты. Выходные данные: ранжированный список из 5-8 подходящих площадок с оценкой соответствия, риском отказа, скоростью рассмотрения и обоснованием. Используйте, когда Chopin решает, куда подать статью, или сравнивает площадки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Suggest optimal academic venues for paper submission based on paper co…»

Suggest optimal academic venues for paper submission based on paper content, novelty level, and author's goals. Activated when Chopin asks 'which journal should I submit to', 'help me find the right venue', or shares a draft seeking publication advice. Input: paper draft, abstract, or key contributions. Output: ranked list of 5-8 suitable venues with fit score, rejection risk, review speed, and reasoning. Use when Chopin is deciding where to submit a paper or comparing venues.

ClawHub Agent Skills автор: Chopin v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 906 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предлагает оптимальные академические площадки для подачи статьи на основе содержания статьи, уровня новизны и целей автора.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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 75/100

    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 906 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a markdown-only academic journal recommendation helper with no hidden system access or executable behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.