SKILLEMALL.ai

AC sopaper-evidence

Рабочий процесс исследования на основе доказательств для поиска, проверки источников и обоснования цитат. Используйте, когда задача требует поиска, проверки и организации реальных статей, наборов данных, эталонных тестов, тематических исследований и артефактов проекта без фабрикации результатов, цитат или утверждений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-first research workflow for evidence discovery, source verifi…»

Evidence-first research workflow for evidence discovery, source verification, and citation grounding. Use when the task requires searching, verifying, and organizing real papers, datasets, benchmarks, case studies, and project artifacts without fabricating results, citations, or claims.

ClawHub Agent Skills автор: SheepXu v1.1.1 MIT-0 52 файла тело ≈ 2 246 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Рабочий процесс исследования на основе доказательств для поиска, проверки источников и обоснования цитат.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИсследованияИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
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: 52. 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 62/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Шаги. Шагов: 76
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2246 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -31 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a research helper that openly searches and fetches public evidence sources, with no artifact-backed sign of hidden persistence, credential use, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.