AB research-papers
Ищите научные статьи и проводите обзоры литературы с помощью API OpenAlex, персонализированные для динамических функциональных сетей мозга, нейровизуализации rs-fMRI/fMRI, графовых нейронных сетей, пространственно-временного внимания, болезни Альцгеймера, легких когнитивных нарушений, болезни Паркинсона и классификации нейродегенеративных заболеваний. Используйте, когда пользователю нужен поиск статей, получение DOI, анализ цитирования, поиск/загрузка открытых PDF-файлов или генерация обзора литературы. Если запрос неясен, предполагайте, что основной контекст исследования — моделирование динамических сетей мозга для классификации нейродегенеративных заболеваний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search academic papers and conduct literature reviews using the OpenAl…»
Search academic papers and conduct literature reviews using the OpenAlex API, personalized for dynamic functional brain networks, rs-fMRI/fMRI neuroimaging, graph neural networks, spatiotemporal attention, Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, Parkinson's disease, and neurodegenerative disease classification. Use when the user needs paper search, DOI lookup, citation analysis, open-access PDF discovery/download, or literature review generation. If the request is vague, assume the default research context is dynamic brain network modeling for neurodegenerative disease classification.
Ищите научные статьи и проводите обзоры литературы с помощью API OpenAlex, персонализированные для динамических функциональных сетей мозга, нейровизуализации…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 3. 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 69/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1551 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.