SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB journal-review

Составляет отчет рецензента по рукописи другого автора для редактора журнала — рекомендацию, краткое изложение тезиса и дизайна, три-шесть основных замечаний, влияющих на решение, дополнительные замечания и связный план доработки, созданный пятью параллельными состязательными искателями (Breaker, Butcher, Shredder, Void, Situator), фильтром ошибок Blue Team, синтезом Главного рецензента и юридической проверкой Tone Guard, с необязательной конфиденциальной запиской для редактора. Используйте, когда пользователя попросили рецензировать рукопись для журнала. Самоаудит собственной черновика пользователя обрабатывается через paper-review-lite или presubmit, а написание ответа автора рецензентам — через referee-response.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drafts a referee report on someone else's manuscript for a journal edi…»

Drafts a referee report on someone else's manuscript for a journal editor — a recommendation, a summary of the claim and design, three to six major concerns that drive the decision, additional concerns, and a coherent revision plan, produced by five parallel adversarial finders (Breaker, Butcher, Shredder, Void, Situator), a Blue Team error filter, a Chief Reviewer synthesis, and a Tone Guard legal pass, with an optional confidential note to the editor. Use when the user has been asked to referee a manuscript for a journal. Self-audit of the user's own draft goes to paper-review-lite or presubmit, and writing an author-side response to reviewers goes to referee-response.

scdenney/open-science-skills Agent Skills автор: scdenney NOASSERTION 2 файла тело ≈ 7 043 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Составляет отчет рецензента по рукописи другого автора для редактора журнала — рекомендацию, краткое изложение тезиса и дизайна, три-шесть основных замечаний…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:26
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    1. Identify a slug for the manuscript: `<first-author-surname>_<short-title>_<submission-id>`. Example: `Kim_…243`.
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7043 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7043 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 679 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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