SKILLEMALL.ai

BD academic-suite

Полный пакет для академических исследований и написания текстов — установка всей экосистемы Academic Pipeline в один клик со всеми 8 зависимостями. Включает academic-pipeline v3.5, academic-search, deep-research, academic-paper, academic-paper-reviewer, humanizer, humanizer-zh, ima-skills и integrity_verification_agent.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete Academic Research & Writing Suite — One-click installation of…»

Complete Academic Research & Writing Suite — One-click installation of the full Academic Pipeline ecosystem with all 8 dependencies. Includes academic-pipeline v3.5, academic-search, deep-research, academic-paper, academic-paper-reviewer, humanizer, humanizer-zh, ima-skills, and integrity_verification_agent.

ClawHub Agent Skills автор: ericming v1.0.0 MIT-0 80 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 392 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полный пакет для академических исследований и написания текстов — установка всей экосистемы Academic Pipeline в один клик со всеми 8 зависимостями.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubWordИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (academic-suite) не совпадает с папкой (academic-pipeline-suite)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1392 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -226 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real academic workflow suite, but it needs Review because it bundles overbroad live-browser automation, unconfirmed skill overwrites, and AI-detection-removal guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.