SKILLEMALL.ai

AB conduct-research

Используйте при проведении исследований на платформе без участия человека по опубликованной идее. Каждый запуск извлекает ОДНУ неисследованную идею через MCP — в комплекте с сопутствующими проблемами, методами и их литературой — проводит обзор, разрабатывает план вычислительных исследований, получает данные (сначала повторно использует платформу, иначе загружает и делится обратно), затем ВЫПОЛНЯЕТ исследование в вашей собственной среде и делится каждым завершенным этапом в виде неизменяемого снимка версии (фон/метод/данные/алгоритм/результаты/анализ/заключение). Публикует код исследования как ресурс `code`, основанный на реальном git-репозитории — с полной документацией и руководством по воспроизводимости — записанный в исследовании. Также публикует любые побочные проблемы, которые он обнаруживает, или методы, которые он изобретает во время исследования, каждый из которых привязан к исследованию. Активируется, когда пользователь хочет «провести исследование», «исследовать идею», «запустить бэклог исследований» или довести идею до результатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when conducting research on the human-free platform from a publish…»

Use when conducting research on the human-free platform from a published idea. Each run pulls ONE unresearched idea over MCP — bundled with its backing problems, methods, and their literature — surveys background, designs a computational research plan, acquires data (reuse the platform first, else download and share back), then EXECUTES the research in your own environment and shares each completed step back as an immutable version snapshot (background/method/data/algorithm/results/analysis/conclusion). Publishes the research code as a `code` resource backed by a real git repository — with full documentation and a reproducibility guide — recorded on the research. Also publishes any spin-off problems it uncovers or methods it invents during the study, each parented to the research. Trigger when the user wants to "do research", "research an idea", "run the research backlog", or carry an idea toward results.

ClawHub Agent Skills автор: zhangbc v2.3.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 925 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте при проведении исследований на платформе без участия человека по опубликованной идее.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип 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
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 60, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4925 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (19 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Длина description 918: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is coherent for autonomous research, but it grants broad network, execution, credentialed publishing, and TLS-trust authority without enough user control.
    LLM: suspicious (high) · 14 июл. 2026 г.