AC review-paper-writing
Помощник по написанию обзорных статей — проведет вас через полный цикл: (1) Систематический поиск с использованием фреймворков PICO/Boolean/MeSH в arXiv, Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef и PubMed; (2) Проверка DOI и arXiv ID с обнаружением конфликтов между источниками; (3) Вывод цитат в нескольких форматах (APA 7th, MLA 9th, IEEE, BibTeX, RIS, Markdown); (4) Автоматически сгенерированный структурированный обзор литературы с временной шкалой, извлечением ключевых слов и тегированием качества источников. Использовать при написании обзорной статьи, обзорного доклада или вводной главы диссертации — или когда вам дана тема для сбора ссылок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Literature review paper writing assistant — guides you through the ful…»
Literature review paper writing assistant — guides you through the full lifecycle: (1) Systematic search using PICO/Boolean/MeSH frameworks across arXiv, Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef & PubMed; (2) DOI & arXiv ID validation with cross-source conflict detection; (3) Multi-format citation output (APA 7th, MLA 9th, IEEE, BibTeX, RIS, Markdown); (4) Auto-generated structured literature review with timeline, keyword extraction & source-quality tagging. Use when drafting a review article, survey paper, or thesis background chapter — or when given a topic to compile references for.
Помощник по написанию обзорных статей — проведет вас через полный цикл: (1) Систематический поиск с использованием фреймворков PICO/Boolean/MeSH в arXiv…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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: 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 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (review-paper-writing) не совпадает с папкой (literature-review-writing-assistant)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1557 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 588 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.