SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD scholar-search

Единый академический поиск по arXiv и Semantic Scholar. Поддерживает поиск по темам, последние препринты, поиск статей/авторов, анализ цитирования и структурированный вывод из основных конечных точек.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified academic search across arXiv and Semantic Scholar. Supports to…»

Unified academic search across arXiv and Semantic Scholar. Supports topic search, latest preprints, paper/author lookup, citation analysis, and structured output from core endpoints.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: lyq v1.0.4 MIT-0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 479 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Единый академический поиск по arXiv и Semantic Scholar.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {pdf_url}

АнализаторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
81
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {pdf_url}
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Секреты в коде
Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 2

  • высокая Секреты в коде meta-credential-files scripts/.env
    В скилле лежат файлы с учётными данными / .env (1)
    scripts/.env
Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/scholar-search.py:333
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key = _res…key(Path(__file__).resolve().parent / ".env")

Просканировано файлов: 6. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {url}
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {pdf_url}

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {url}, {pdf_url}
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): {url}, {pdf_url}
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 91
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2479 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This academic search skill appears purpose-aligned, but its API-key setup uses unsafe command-line handling and persists the key in a local plaintext file.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.