BD paper-check
Профессиональный навык комплексной проверки диссертаций и обнаружения плагиата: отвечает на вопросы о выборе продуктов, диапазоне поиска, принципах обнаружения, показателях отчетов, различиях в результатах, правилах цитирования, AIGC и академической честности продуктов Weipu, Wanfang, CNKI; также может вызывать существующие интерфейсы пользователя в соответствии с намерениями пользователя для выполнения подсчета символов, загрузки, создания заказа и запроса, а также возвращать адрес браузера исходного пользователя. Не требует MCP, входа в систему или API Key. Используйте, когда пользователь упоминает проверку диссертаций, обнаружение плагиата, процент повторов, коэффициент копирования текста, коэффициент сходства, снижение процента повторов, коэффициент ИИ/AIGC, Weipu/VPCS, Wanfang, CNKI/CNKI, количество символов, интерпретацию отчета, подлинность отчета, проверку подлинности отчета, где находится номер отчета, как заполнить код подтверждения или официальный вход для проверки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业的综合论文查重与检测 Skill：回答维普、万方、知网产品选择、检索范围、检测原理、报告指标、结果差异、引用规范、AIGC 和学术诚信问…»
专业的综合论文查重与检测 Skill：回答维普、万方、知网产品选择、检索范围、检测原理、报告指标、结果差异、引用规范、AIGC 和学术诚信问题；也能按用户意图调用现有用户端接口完成字符统计、上传、建单和查询，并返回原用户端浏览器地址。不需要 MCP、登录或 API Key。用户提到论文查重、论文检测、重复率、文字复制比、相似比、降重、AI率/AIGC、维普/VPCS、万方、知网/CNKI、字符数、报告解读、报告真假、报告验真、真伪查询、报告编号在哪里、验证码怎么填或官方验真入口时使用。
Профессиональный навык комплексной проверки диссертаций и обнаружения плагиата: отвечает на вопросы о выборе продуктов, диапазоне поиска, принципах…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 53. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1623 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
- -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.