SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC deepxiv

Ищет и последовательно читает научные статьи с открытым доступом через DeepXiv. Используйте, когда пользователь хочет многоуровневый доступ к статьям, чтение на уровне разделов, поиск популярных статей или получение литературы с помощью DeepXiv.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and progressively read open-access academic papers through Deep…»

Search and progressively read open-access academic papers through DeepXiv. Use when the user wants layered paper access, section-level reading, trending papers, or DeepXiv-backed literature retrieval.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Agent Skills автор: wanshuiyin MIT 1 файл тело ≈ 1 314 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Ищет и последовательно читает научные статьи с открытым доступом через DeepXiv.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/integration-contract.md

ПроцедураИсследованияМаркетингтип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/integration-contract.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: Auto-claude-code-research-in-sleep

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/integration-contract.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/integration-contract.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../shared-references/integration-contract.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1314 токенов

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.