SKILLEMALL.ai

BD hf-daily-deep-researcher

Система глубокого исследования с несколькими агентами для ежедневных статей HuggingFace + arXiv. Использует архитектуру оркестратора + специализированных агентов, поддерживает два режима: 1. Режим легкого сканирования: периодическое отслеживание (еженедельно/ежемесячно) для обнаружения новых статей. 2. Режим глубокого исследования: исследование за весь период времени для создания всесторонних и глубоких исследовательских отчетов. Поддерживает динамическую конфигурацию, адаптивные ключевые слова, контроль версий по периодам, адаптацию к инструментам кроссплатформенного поиска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«HuggingFace Daily Papers + arXiv 多Agent深度研究系统。 采用编排器+专业Agent架构,支持两种模式:…»

HuggingFace Daily Papers + arXiv 多Agent深度研究系统。 采用编排器+专业Agent架构,支持两种模式: 1. 轻量扫描模式:周期性追踪(周/月),发现新论文 2. 深度调研模式:全时间范围调研,产出全面深入的研究报告 支持动态配置、自适应关键词、周期版本控制、跨平台搜索工具适配。

ClawHub Agent Skills автор: tomFoxxxx v5.2.9 MIT-0 24 файла тело ≈ 7 826 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система глубокого исследования с несколькими агентами для ежедневных статей HuggingFace + arXiv.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: hf-daily-deep-researcher (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 1. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7826 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7826 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 146
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 146 пунктов
  • +4Есть примеры (29 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This research-report skill is not clearly malicious, but it needs Review because it can import workspace profile or memory data into persistent configuration and encourages automatic Feishu upload of generated reports.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.