SKILLEMALL.ai

AC figure-table-audit

Предоставляет финальную QA для готового набора рисунков и таблиц. Проверяет инвентаризацию и ссылки в тексте, создавая скрипты, перекрестные ссылки и нумерацию, соответствие текста данным, автономные подписи и статистические примечания, доступность, качество производства и связь с SI и пакетом для воспроизведения. Отмечает значения, требующие считывания изображения, как требующие проверки автором, а не угадывания. Используйте, когда пользователь готовит материалы к подаче и просит проверить рисунки, таблицы, подписи, перекрестные ссылки, примечания к таблицам или соответствие текста экспонатам. Руководство по составлению черновиков относится к figures and tables.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Provides end-stage QA for a finished figure and table set. Checks inve…»

Provides end-stage QA for a finished figure and table set. Checks inventory and in-text callouts, producing scripts, cross-references and numbering, text-to-evidence consistency, self-contained captions and statistical notes, accessibility, production quality, and SI and replication-package linkage. Marks values requiring image reading as needing author verification rather than guessing. Use when the user prepares a submission and asks to check figures, tables, captions, cross-references, table notes, or whether text matches exhibits. Drafting guidance belongs in figures and tables.

scdenney/open-science-skills Claude Code автор: scdenney NOASSERTION 1 файл тело ≈ 1 458 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Предоставляет финальную QA для готового набора рисунков и таблиц.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1458 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 589 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.