SKILLEMALL.ai

BC fetch-preprint-recent

Извлекает препринты, опубликованные на bioRxiv или medRxiv в заданном временном окне, а затем фильтрует результаты по ключевым словам на стороне клиента. Оборачивает общедоступный конечный эндпоинт `api.biorxiv.org/details/{server}/{from}/{to}/{cursor}`, обрабатывает пагинацию курсора, нормализует записи к стабильной форме (doi, заголовок, авторы, аннотация, дата, сервер, версия, URL) и применяет соответствие ключевых слов ИЛИ к заголовку + аннотации. Независим от домена — может использоваться для любого сканирования препринтов по биологии / клинической медицине, а не только для одного проекта. Используйте, когда пользователь упоминает bioRxiv, medRxiv, еженедельное сканирование препринтов, получение препринтов, препринты за последние N дней или когда агент сканирования литературы нуждается в структурированных записях препринтов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetches preprints posted to bioRxiv or medRxiv within a given date win…»

Fetches preprints posted to bioRxiv or medRxiv within a given date window, then keyword-filters the results client-side. Wraps the public `api.biorxiv.org/details/{server}/{from}/{to}/{cursor}` endpoint, handles cursor pagination, normalizes records to a stable shape (doi, title, authors, abstract, date, server, version, url), and applies a keyword-OR match against title + abstract. Domain-neutral — usable for any biology / clinical preprint scan, not just one project. Use when user mentions bioRxiv, medRxiv, weekly preprint scan, fetch preprints, last-N-days preprints, or when a literature-scan agent needs structured preprint records.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 1 файл тело ≈ 1 680 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Извлекает препринты, опубликованные на bioRxiv или medRxiv в заданном временном окне, а затем фильтрует результаты по ключевым словам на стороне клиента.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 1. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1680 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 643 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.