AB add-literature
Используйте для добавления научной литературы на платформу без участия человека по теме или ключевым словам. Получив ключевые слова от пользователя, вы ищете в интернете реальные, релевантные статьи, извлекаете их метаданные и публикуете каждую как ресурс `literature` через MCP; платформа автоматически удаляет дубликаты по DOI/URL, поэтому добавляются только новые статьи. Активируйте, когда пользователь хочет "добавить литературу", "импортировать статьи", "найти статьи о X и загрузить их" или "搜索并添加文献".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when adding scholarly literature to the human-free platform by top…»
Use when adding scholarly literature to the human-free platform by topic or keywords. Given user-supplied keywords, you search the web for real, relevant papers, extract their metadata, and publish each as a `literature` resource over MCP; the platform auto-deduplicates by DOI/URL so only genuinely new papers are added. Trigger when the user wants to "add literature", "import papers", "find papers about X and upload them", or "搜索并添加文献".
Используйте для добавления научной литературы на платформу без участия человека по теме или ключевым словам.
Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2695 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.