AC academic-research
Ищите научные статьи и проводите обзоры литературы с помощью API OpenAlex (бесплатно, ключ не требуется). Используйте, когда пользователю нужно найти научные статьи по теме/автору/DOI, изучить цепочки цитирования, получить структурированные метаданные статьи (название, авторы, аннотация, цитаты, DOI, URL открытого доступа), получить полный текст статей с открытым доступом или провести автоматизированные обзоры литературы с идентификацией тем и синтезом. Активируется по запросам, связанным с научным поиском, поиском статей, анализом цитирования, обзором литературы, синтезом исследований или сбором научных ссылок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search academic papers and conduct literature reviews using OpenAlex A…»
Search academic papers and conduct literature reviews using OpenAlex API (free, no key needed). Use when the user needs to find scholarly papers by topic/author/DOI, explore citation chains, get structured paper metadata (title, authors, abstract, citations, DOI, open access URL), fetch full text of open access papers, or conduct automated literature reviews with theme identification and synthesis. Triggers on requests involving academic search, paper lookup, citation analysis, literature review, research synthesis, or scholarly reference gathering.
Ищите научные статьи и проводите обзоры литературы с помощью API OpenAlex (бесплатно, ключ не требуется).
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность
Как улучшить
- 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: 8. 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 56/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (academic-research) не совпадает с папкой (academic-research-conflict)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 524 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 555 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.