SKILLEMALL.ai

BC embl-ebi-ols

Запрашивает и ищет в службе поиска по онтологиям EMBL-EBI (OLS) термины, определения и иерархии биомедицинских онтологий в более чем 250 онтологиях (например, GO, DOID, HP). Используйте, когда пользователь просит найти термины, получить детали, навигировать по иерархиям (родители, дети, предки), найти свойства и индивиды, получить предложения автозаполнения или получить доступ к метаданным и статистике онтологий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query and search the EMBL-EBI Ontology Lookup Service (OLS) for biomed…»

Query and search the EMBL-EBI Ontology Lookup Service (OLS) for biomedical ontology terms, definitions, and hierarchies across 250+ ontologies (e.g., GO, DOID, HP). Use when the user asks to search for terms, retrieve details, navigate hierarchies (parents, children, ancestors), look up properties and individuals, get autocomplete suggestions, or access ontology metadata and statistics.

google-deepmind/science-skills Agent Skills автор: google-deepmind 10 файлов · 8 скриптов тело ≈ 2 746 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Запрашивает и ищет в службе поиска по онтологиям EMBL-EBI (OLS) термины, определения и иерархии биомедицинских онтологий в более чем 250 онтологиях (например…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 106, 147): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (embl-ebi-ols) не совпадает с папкой (embl_ebi_ols)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 75, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2746 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 389 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.