SKILLEMALL.ai

AB inspiration-case-figure-guide

Используйте, когда пользователь хочет разработать, создать запрос, сгенерировать, раскритиковать или интегрировать фигуры для вдохновения к публикациям в исследовательских статьях: мотивирующие примеры, фигуры-тизеры проблемы, примеры неудач, панели сравнения до/после, истории случаев от наблюдения к методу, примеры ограничений для рецензентов и вводные фигуры, объясняющие, почему статья необходима. Сгенерировано из research-paper-figure-skill-factory v1.0.1 с полным локальным подтверждением в формате PDF, первоначальными ответами только по плану запуска, строгим разделением текста и изображений, обязательной настройкой от текстового кандидата к визуальному кандидату в рабочем процессе от доски кандидатов к обзору кандидатов, необязательными примерами изображений, ChatGPT web Create image / ChatGPT Images 2.0, сначала Codex $imagegen, нижними колонтитулами состояния всех шагов/текущей позиции и помощью в следующем вопросе в каждом текстовом ответе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to design, prompt, generate, critique, or inte…»

Use when the user wants to design, prompt, generate, critique, or integrate publication-ready research-paper inspiration figures: motivating examples, problem-teaser figures, failure cases, before/after contrast panels, observation-to-method case stories, reviewer-facing limitation cases, and introduction figures that explain why a paper is needed. Generated from research-paper-figure-skill-factory v1.0.1 with full-feasible local PDF evidence, startup-plan-only first replies, strict text/image separation, mandatory text-candidate to visual-candidate setup to IMAGE_ONLY candidate-board to candidate-review workflow, optional sample images, ChatGPT web Create image / ChatGPT Images 2.0, Codex $imagegen first, all-step/current-position state footers, and next-question help in every text reply.

ClawHub Agent Skills автор: c-narcissus v3.0.0 MIT-0 34 файла тело ≈ 2 662 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь хочет разработать, создать запрос, сгенерировать, раскритиковать или интегрировать фигуры для вдохновения к публикациям в…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 34. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 85Шаги. Шагов: 80, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2662 токенов
    • 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

    • +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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 800 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only workflow skill for designing research-paper figures, with disclosed image-generation use and no evidence of hidden execution or data theft.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.