SKILLEMALL.ai

BC paper2blog

Используйте при преобразовании научной статьи, PDF-файла arXiv/OpenReview, доклада на конференции, технического отчета, постера, слайд-шоу, README репозитория или сопутствующих исследовательских материалов в двуязычный редакционный пакет для команды редакторов. По умолчанию создает две статьи — китайскую версию для общедоступного аккаунта WeChat (`blog_zh.docx`) и англоязычную версию для исследовательского блога (`blog_en.docx`). Используйте для написания, редактирования или упаковки текста статьи, размещения изображений, подписей, подсказок для изображений и финальных файлов `.docx`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when transforming an academic paper, arXiv/OpenReview PDF, confere…»

Use when transforming an academic paper, arXiv/OpenReview PDF, conference paper, technical report, poster, slide deck, repository README, or related research materials into a bilingual editorial package for an editing team. Produces two articles by default — a Chinese WeChat public-account version (`blog_zh.docx`) and an English research-blog version (`blog_en.docx`). Use for drafting, revising, or packaging article copy, figure placement, captions, image prompts, and the final `.docx` deliverables.

microsoft/ResearchStudio Agent Skills автор: microsoft 13 файлов · 4 скрипта тело ≈ 4 795 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Используйте при преобразовании научной статьи, PDF-файла arXiv/OpenReview, доклада на конференции, технического отчета, постера, слайд-шоу, README репозитория…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/figures/, assets/meta/reports/, assets/meta/sections.json

ГенераторWordТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/figures/, assets/meta/reports/, assets/meta/sections.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/figures/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/reports/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/sections.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/narration.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/figures.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/captions.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/text.txt
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/meta/metadata.json
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 62, 109): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/figures/, assets/meta/reports/, assets/meta/sections.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): assets/figures/, assets/meta/reports/, assets/meta/sections.json
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4795 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 81
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.