SKILLEMALL.ai
EN Войти

AA paper-reading-socratic-coach

Используйте, когда пользователь хочет обучить самостоятельному чтению научных статей, научному мышлению и методологии исследований посредством диагностических вопросов, точных отчетов и отслеживания состояния обучения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to train independent academic paper reading, s…»

Use when the user wants to train independent academic paper reading, scientific thinking, and research methodology through diagnostic questioning, precision reports, and persistent learning-state tracking.

ClawHub Agent Skills автор: c-narcissus v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 2 872 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь хочет обучить самостоятельному чтению научных статей, научному мышлению и методологии исследований посредством диагностических…

Как процесс A 88/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

АнализаторИсследованияДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
88/100
Дойдёт до конца
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
Входы и предусловия вес 11
70
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: 12. 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 88/100

    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 171
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2872 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 205 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 171 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only academic coaching skill whose state-file behavior is disclosed and aligned with its learning purpose, though users should treat those saved records as private study data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.