SKILLEMALL.ai

AC literature-review

Помощь в написании обзоров литературы путем поиска научных источников через API Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref и PubMed. Используйте, когда пользователю нужно найти статьи по теме, получить сведения по конкретным DOI или составить разделы обзора литературы с правильными цитатами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assistance with writing literature reviews by searching for academic s…»

Assistance with writing literature reviews by searching for academic sources via Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref and PubMed APIs. Use when the user needs to find papers on a topic, get details for specific DOIs, or draft sections of a literature review with proper citations.

ClawHub Agent Skills автор: weird-aftertaste v1.2.0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 877 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Помощь в написании обзоров литературы путем поиска научных источников через API Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref и PubMed.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

Как улучшить

    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: 3. 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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 877 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    В песочнице Скрипты вели себя тихо

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 1 скрипт; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    scripts/lit_search.pyничего за пределами своей папки

    22 сент. 2026 г.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward literature-search helper that contacts named academic databases and does not show hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 июл. 2026 г.