BF local-deep-research
Многоцикловое глубокое исследование с использованием локального сервиса LDR (Local Deep Research). Используйте, когда пользователь запрашивает исчерпывающее исследование с цитатами, обзоры литературы, анализ конкурентов или любое исследование, требующее полного поиска в Интернете с итеративной генерацией вопросов. Активируется по фразам: «глубокое исследование», «исследуй эту тему», «комплексный анализ с источниками», «обзор литературы», «изучи [тема]», «краткое резюме по [тема]», «подробный отчет по [тема]», «исследование на испанском/французском/и т.д.» или когда запрашивается академическое глубокое исследование, но с использованием локального экземпляра LDR.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-cycle deep research using locally-hosted LDR (Local Deep Researc…»
Multi-cycle deep research using locally-hosted LDR (Local Deep Research) service. Use when user asks for comprehensive research with citations, literature reviews, competitive intelligence, or any research requiring exhaustive web search with iterative question generation. Triggers on: "deep research", "research this topic", "comprehensive analysis with sources", "literature review", "investigate [topic]", "quick summary on [topic]", "detailed report on [topic]", "research in Spanish/French/etc", or when academic-deep-research is requested but using local LDR instance.
Многоцикловое глубокое исследование с использованием локального сервиса LDR (Local Deep Research).
Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/ldr-research.sh:116Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)response=$(curl -s -w "\n%{http_code}" -b "$COOKIE_JAR" -H "X-CSRFToken: $CSRF_TOKEN" --max-time "$HTTP_TIMEOUT" \
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Multi-cycle deep research using locally-hosted LDR (Local Deep Res… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
- 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: 5, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2280 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 575 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.