SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC replication-package

Создает или проверяет пакет для воспроизведения в социальных науках и проверяет рукопись и связанные с ней архивные исследовательские объекты на соответствие принципам FAIR. Режим Scaffold создает структуру папок, README, master.R, перекрестную таблицу рисунков/таблиц, шаблон кодовой книги, заполнитель LICENSE, .gitignore и контрольный список перед выпуском. Режим Audit оценивает существующий пакет по этому контрольному списку и применяет блок FAIR к данным, коду, материалам, промптам, предварительным регистрациям, DOI, метаданным, лицензиям, ограничениям доступа и заявлениям о доступности. Используйте при настройке или исправлении пакета для воспроизведения, проверке его перед отправкой, аудите исследовательских объектов на соответствие FAIR (находимость, доступность, интероперабельность, повторное использование) или при составлении и проверке заявлений о доступности данных, кода и материалов. Адаптировано из replication-package-guide Юсаку Хориучи; платформенно-нейтрально (Harvard Dataverse, OSF, Zenodo, GitHub releases, институциональные архивы).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scaffold or audit a social-science replication package, and audit the…»

Scaffold or audit a social-science replication package, and audit the manuscript and its archived research objects against the FAIR principles. Scaffold mode writes the folder structure, README, master.R, figure/table crosswalk, codebook template, LICENSE placeholder, .gitignore, and pre-release checklist. Audit mode grades an existing package against that checklist and runs the FAIR block over data, code, materials, prompts, preregistrations, DOIs, metadata, licenses, access restrictions, and availability statements. Use when setting up or repairing a replication package, checking one before submission, auditing research objects against FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), or drafting and verifying data-, code-, and materials-availability statements. Adapted from Yusaku Horiuchi's replication-package-guide; platform-neutral (Harvard Dataverse, OSF, Zenodo, GitHub releases, institutional archives).

scdenney/open-science-skills Agent Skills автор: scdenney NOASSERTION 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 5 860 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Создает или проверяет пакет для воспроизведения в социальных науках и проверяет рукопись и связанные с ней архивные исследовательские объекты на соответствие…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкаДанные и аналитикатип 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%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5860 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 472): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5860 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 77, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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)
  • +3Длина description 928: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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