SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB replication-package

Создает или проверяет пакет для воспроизведения в социальных науках и оценивает рукопись и архивные исследовательские объекты на соответствие принципам FAIR. Режим Scaffold создает структуру папок, README, master.R, перекрестную таблицу рисунков и таблиц, шаблон кодовой книги, заполнитель LICENSE, .gitignore и контрольный список перед выпуском. Режим Audit оценивает пакет и проверяет данные, код, материалы, промпты, предварительные регистрации, DOI, метаданные, лицензии, ограничения доступа и заявления о доступности. Используйте при настройке или исправлении пакета, проверке его перед отправкой, аудите FAIR (находимость, доступность, интероперабельность, повторное использование) или при составлении заявлений о доступности. Адаптировано из replication-package-guide Юсаку Хориучи. Платформенно-нейтрально для Harvard Dataverse, OSF, Zenodo, GitHub releases и институциональных архивов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scaffolds or audits a social-science replication package and evaluates…»

Scaffolds or audits a social-science replication package and evaluates the manuscript and archived research objects against FAIR principles. Scaffold mode writes folder structure, README, master.R, figure-table crosswalk, codebook template, LICENSE placeholder, .gitignore, and a pre-release checklist. Audit mode grades the package and audits data, code, materials, prompts, preregistrations, DOIs, metadata, licenses, access restrictions, and availability statements. Use when setting up or repairing a package, checking one before submission, auditing FAIR, Findable, Accessible, Interoperable, Reusable, or drafting availability statements. Adapted from Yusaku Horiuchi’s replication-package-guide. Platform-neutral across Harvard Dataverse, OSF, Zenodo, GitHub releases, and institutional archives.

scdenney/open-science-skills Claude Code автор: scdenney NOASSERTION 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 5 967 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создает или проверяет пакет для воспроизведения в социальных науках и оценивает рукопись и архивные исследовательские объекты на соответствие принципам FAIR.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкаДанные и аналитикаТексты и документытип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: AskUserQuestion Read Write Edit Bash

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5967 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 67/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5967 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 77, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 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 803: 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.