SKILLEMALL.ai

BC paper-deep-dive

Глубоко анализирует отдельные статьи в структурированном, основанном на доказательствах и понятном для читателя виде. Используется, когда пользователь просит глубоко изучить статью, провести детальный анализ, дать объяснение уровня блога, проследить исследовательскую линию, разобрать архитектуру методов, объяснить ключевые концепции или определить, действительно ли эксперименты подтверждают утверждения статьи; также используется для системного анализа статей на основе PDF, страниц arXiv, приложений, официального кода и страниц проектов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«以结构化、证据驱动、读者友好的方式深度解读单篇论文。用于用户要求论文深读、详细分析、博客级讲解、研究脉络梳理、方法架构拆解、关键概念解释,或…»

以结构化、证据驱动、读者友好的方式深度解读单篇论文。用于用户要求论文深读、详细分析、博客级讲解、研究脉络梳理、方法架构拆解、关键概念解释,或判断实验是否真的支撑论文 claim;也用于基于论文 PDF、arXiv 页面、附录、官方代码和项目页完成系统性论文解读。

ClawHub Agent Skills автор: tom-zju v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 754 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глубоко анализирует отдельные статьи в структурированном, основанном на доказательствах и понятном для читателя виде.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 754 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only academic paper analysis skill with no executable code, credential use, persistence, or unrelated access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.