BC paper-cluster-by-theme
Группирует набор отобранных статей в 2-5 тематических кластеров перед синтезом, используя семантику аннотаций + совпадение ключевых слов. Называет каждый кластер коротким именным выражением, описывающим аргументацию кластера, а не просто тему. Выделяет корзину «выбросы» для тем из одной статьи, которые не подходят. Не зависит от предметной области — может использоваться в любом рабочем процессе сканирования литературы. Используйте после фильтрации по релевантности и перед написанием синтезирующего отчета. Ключевые слова — кластеризация статей, группировка по темам, тематические кластеры, темы статей, организация статей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Groups a set of kept papers into 2-5 thematic clusters before synthesi…»
Groups a set of kept papers into 2-5 thematic clusters before synthesis, using abstract semantics + matched-keyword overlap. Names each cluster with a short noun phrase that describes what the cluster argues, not just the topic. Surfaces an "outliers" bucket for single-paper themes that don't fit. Domain-neutral - usable for any literature-scan workflow. Use after relevance filtering and before writing the synthesis report. Trigger keywords - cluster papers, group by theme, thematic clusters, paper themes, organize papers.
Группирует набор отобранных статей в 2-5 тематических кластеров перед синтезом, используя семантику аннотаций + совпадение ключевых слов.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 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 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1806 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.