SKILLEMALL.ai

BD bioinfo-daily

Генератор ежедневных отчетов о прогрессе исследований в области биоинформатики и онкологии. Автоматически ищет статьи из журналов CNS и Nature Index за предыдущий день с помощью API PubMed, отбирает высокоэффективные исследования в таких областях, как биоинформатика, иммуноонкология, секвенирование одноклеточных организмов, пространственная транскриптомика и т. д., и генерирует ежедневный отчет с кратким обзором на китайском языке. Сценарии использования: (1) Настройка запланированных задач для автоматического получения ежедневных отчетов о прогрессе исследований и отправки их в Feishu (2) Ручной запрос последних статей за определенную дату (3) Генерация высококачественных ежедневных отчетов об исследованиях для команды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日生物信息学与肿瘤学研究进展日报生成器。使用 PubMed API 自动搜索前一天的 CNS 及 Nature Index 期刊文献,筛选…»

每日生物信息学与肿瘤学研究进展日报生成器。使用 PubMed API 自动搜索前一天的 CNS 及 Nature Index 期刊文献,筛选生物信息学、肿瘤免疫、单细胞测序、空间转录组等领域的高影响力研究,生成包含中文亮点介绍的日报。使用场景:(1) 设置定时任务每天自动获取研究进展并发送到飞书 (2) 手动查询特定日期的最新文献 (3) 为团队生成高质量研究日报。

ClawHub Agent Skills автор: ShixiangWang v1.0.1 MIT-0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 576 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генератор ежедневных отчетов о прогрессе исследований в области биоинформатики и онкологии.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 8. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bioinfo-daily) не совпадает с папкой (bioinfo-daily-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 576 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed PubMed daily-report skill with normal setup risks around API keys, optional web search, and scheduled execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.