SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC academic-writer

Профессиональный помощник по написанию на LaTeX. Возможности включают: сканирование существующих LaTeX-шаблонов, чтение справочных материалов (Word/Text), составление контента строго по шаблонам и компиляцию PDF. Триггеры включают: 'написать диссертацию', 'составить раздел', 'скомпилировать PDF', 'проверить формат LaTeX'. Предназначен для совместной работы с 'academic-research-hub' для поиска цитат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Professional LaTeX writing assistant. Capabilities include: scanning e…»

Professional LaTeX writing assistant. Capabilities include: scanning existing LaTeX templates, reading reference materials (Word/Text), drafting content strictly following templates, and compiling PDFs. Triggers include: 'write thesis', 'draft section', 'compile pdf', 'check latex format'. Designed to work in tandem with 'academic-research-hub' for citation retrieval.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 587 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Профессиональный помощник по написанию на LaTeX.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторLaTeXWordРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1587 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.