BF meta-analysis-journal-selector
Ассистент по подбору SCI-журналов для мета-анализов и систематических обзоров. Используйте этот навык, когда пользователь завершил или завершает мета-анализ и нуждается в рекомендациях по журналам, хочет разработать стратегию подачи (максимально амбициозную/целевую/безопасную), спрашивает, какие SCI-журналы принимают мета-анализы, или нуждается в сравнении журналов по импакт-фактору, коэффициенту принятия, скорости рецензирования и соответствию тематики. Ключевые фразы включают: «какой журнал для моего мета-анализа», «помоги выбрать журнал», «рекомендация журнала для мета-анализа», «куда подать мета-анализ», «подбор SCI-журнала для систематического обзора», «найти журналы, принимающие мета-анализы», «我的meta分析投什么期刊», «帮我选刊», «meta分析SCI投稿», «meta选刊建议».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SCI journal selection assistant for meta-analysis and systematic revie…»
SCI journal selection assistant for meta-analysis and systematic review papers. Use this skill when the user has completed or is completing a meta-analysis and needs journal recommendations, wants a tiered submission strategy (Reach/Target/Safety), asks which SCI journals accept meta-analyses, or needs to compare journals by impact factor, acceptance rate, review speed, and scope match. Trigger phrases include: "which journal for my meta-analysis", "help me select a journal", "meta-analysis journal recommendation", "where to submit meta-analysis", "SCI journal selection for systematic review", "find journals that accept meta-analyses", "我的meta分析投什么期刊", "帮我选刊", "meta分析SCI投稿", "meta选刊建议".
Ассистент по подбору SCI-журналов для мета-анализов и систематических обзоров.
Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/jcr_verified_data.csv, references/journal_database.md
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5926 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/jcr_verified_data.csv - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/journal_database.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/jcr_verified_data.csv, references/journal_database.md
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (meta-analysis-journal-selector) не совпадает с папкой (meta-analysis-journa-selector)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5926 токенов
- 100Шаги. Шагов: 82
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
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
- +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
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 695 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.