SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC research-refine

Превратите расплывчатое направление исследования в план метода, основанный на проблеме, элегантный, учитывающий передовые достижения и ориентированный на реализацию, посредством итеративного обзора GPT-6-Astra. Используйте, когда пользователь говорит «уточнить мой подход», «帮我细化方案», «разложить эту проблему», «打磨idea», «refine research plan», «细化研究方案» или хочет конкретный метод исследования, который остается простым, сфокусированным и готовым для ведущих площадок, вместо расплывчатой или избыточной идеи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a vague research direction into a problem-anchored, elegant, fron…»

Turn a vague research direction into a problem-anchored, elegant, frontier-aware, implementation-oriented method plan via iterative GPT-6-Astra review. Use when the user says "refine my approach", "帮我细化方案", "decompose this problem", "打磨idea", "refine research plan", "细化研究方案", or wants a concrete research method that stays simple, focused, and top-venue ready instead of a vague or overbuilt idea.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Agent Skills автор: wanshuiyin MIT 1 файл тело ≈ 7 815 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Превратите расплывчатое направление исследования в план метода, основанный на проблеме, элегантный, учитывающий передовые достижения и ориентированный на…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/taste-calibration.md, ../../shared-references/output-versioning.md

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураИИ и агентытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/taste-calibration.md, ../../shared-references/output-versioning.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
50
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 7815 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/reviewer-backends.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../shared-references/taste-calibration.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../shared-references/output-versioning.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../shared-references/output-manifest.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../shared-references/output-language.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/taste-calibration.md, ../../shared-references/output-versioning.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): ../shared-references/reviewer-backends.md, ../shared-references/taste-calibration.md, ../../shared-references/output-versioning.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7815 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 115, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 115 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

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