SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB paper-illustration

Генерация иллюстраций для научных статей в формате AI, подходящих для публикации, с использованием генерации изображений Gemini. Создает архитектурные диаграммы, иллюстрации методов с итеративным циклом доработки под наблюдением Claude. Используйте, когда пользователь говорит «生成图表», «画架构图», «AI绘图», «paper illustration», «generate diagram», или нуждается в визуальных фигурах для статей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate publication-quality AI illustrations for academic papers usin…»

Generate publication-quality AI illustrations for academic papers using Gemini image generation. Creates architecture diagrams, method illustrations with Claude-supervised iterative refinement loop. Use when user says "生成图表", "画架构图", "AI绘图", "paper illustration", "generate diagram", or needs visual figures for papers.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Claude Code автор: wanshuiyin MIT 1 файл тело ≈ 7 329 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Генерация иллюстраций для научных статей в формате AI, подходящих для публикации, с использованием генерации изображений Gemini.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыДизайнтип 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%
92
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
    allowed-tools: Bash(*) Read Write Edit Grep Glob mcp__codex__codex mcp__codex__codex-reply WebSearch
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:327
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    URL="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…"
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:389
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    URL="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…"
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:459
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    URL="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…"
    известный сервисв кавычках

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7329 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7329 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 76
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.