SKILLEMALL.ai

CF paper2agent

Преобразуйте исследовательские статьи и связанные файлы, исследовательский код или оба в проверенный навык статьи и протестированный сервер MCP. Используйте для преобразования только статей, только кода или комбинированных статей и кода, а также для резюме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert research papers and associated files, research code, or both i…»

Convert research papers and associated files, research code, or both into a reviewed paper skill and tested MCP server. Use for paper-only, code-only, or combined conversions and resumes.

jmiao24/Paper2Agent Agent Skills автор: jmiao24 MIT 1 файл тело ≈ 328 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Преобразуйте исследовательские статьи и связанные файлы, исследовательский код или оба в проверенный навык статьи и протестированный сервер MCP.

Как процесс F 32/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: paper2skill/SKILL.md, paper2mcp/SKILL.md, paper2agent-paper/SKILL.md

ГенераторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
32/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: paper2skill/SKILL.md, paper2mcp/SKILL.md, paper2agent-paper/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: paper2skill/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: paper2mcp/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: paper2agent-paper/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 32/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: paper2skill/SKILL.md, paper2mcp/SKILL.md, paper2agent-paper/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): paper2skill/SKILL.md, paper2mcp/SKILL.md, paper2agent-paper/SKILL.md
  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 328 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 187 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.