SKILLEMALL.ai

AB bias-assessor

Добавляет поля оценки предвзятости/риска предвзятости в таблицу извлечения и последовательно заполняет их. **Триггер**: bias, risk-of-bias, RoB, evidence quality, 偏倚评估, 证据质量. **Используйте, когда**: систематический обзор уже сгенерировал `papers/extraction_table.csv`, и необходимо заполнить поля предвзятости/качества перед синтезом. **Пропустить, если**: это не систематический обзор или `papers/extraction_table.csv` ещё не существует. **Сеть**: none. **Ограничение**: используйте простые, проверяемые шкалы (низкий/неясный/высокий) + краткие заметки; сохраняйте единообразие полей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add bias/risk-of-bias assessment fields to an extraction table and pop…»

Add bias/risk-of-bias assessment fields to an extraction table and populate them consistently. **Trigger**: bias, risk-of-bias, RoB, evidence quality, 偏倚评估, 证据质量. **Use when**: systematic review 已生成 `papers/extraction_table.csv`,需要在 synthesis 前补齐偏倚/质量字段。 **Skip if**: 不是 systematic review,或还没有 `papers/extraction_table.csv`。 **Network**: none. **Guardrail**: 使用简单可复核刻度(low/unclear/high)+ 简短 notes;保持字段一致性。

ClawHub Agent Skills автор: WILLOSCAR v1.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 418 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Добавляет поля оценки предвзятости/риска предвзятости в таблицу извлечения и последовательно заполняет их.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 18. 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 77/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 418 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 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill advertises a narrow bias-table updater, but the package also contains broad research-pipeline tooling that can route work, execute local scripts, and modify many workspace files.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.