AC literature-review
Находит, ранжирует и читает литературу по вопросу, цикл поиска выполняется автоматически по OpenAlex, arXiv, Crossref, PubMed и bioRxiv с фиксированным бюджетом, дедупликацией, ранжированием по тематическому соответствию, чтением ключевых статей и связей на уровне утверждений, для разделов связанных работ, проверок предшествующего уровня, обзоров и систематических обзоров. Используйте для «найти статьи», «что известно о», связанных работ или обзора; переходите к скринингу PRISMA только при запросе систематического обзора. Для одного быстрого факта или определения используйте research-lookup.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Finds, ranks and reads the literature on a question, the retrieval loo…»
Finds, ranks and reads the literature on a question, the retrieval loop the lead runs itself over OpenAlex, arXiv, Crossref, PubMed and bioRxiv with a fixed budget, deduplication, ranking by topical fit, reading of the load-bearing papers and claim-level links, for related-work sections, prior-art checks, surveys and systematic reviews. Use for "find papers", "what is known about", related work, or a review; escalate to PRISMA screening only when a systematic review is requested. For one quick fact or definition use research-lookup.
Находит, ранжирует и читает литературу по вопросу, цикл поиска выполняется автоматически по OpenAlex, arXiv, Crossref, PubMed и bioRxiv с фиксированным…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "role"
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1556 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 538 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.