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 v4.1.4 MIT-0 31 файл тело ≈ 4 826 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

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

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип 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
D
45/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: ClawHub, ClawHub

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: 31. 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 45/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hf-daily-deep-researcher) не совпадает с папкой (hf-daily-researcher-v2)
  • 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 4826 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This paper-research skill is not malicious, but it needs review because it can read local profile and memory files to personalize research and has an external Feishu report path.
LLM: suspicious (high) · 8 июл. 2026 г.