SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC pubmed-literature-search

Поиск и анализ литературы в ведущих медицинских журналах. Используйте, когда пользователь запрашивает поиск медицинской литературы, поиск клинических исследовательских статей, поиск литературы по конкретным заболеваниям или методам лечения, или когда требуется провести систематический обзор литературы на основе базы данных PubMed. Поддерживает фильтрацию по разделам JCR, сортировку по импакт-фактору и комплексную сортировку по релевантности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«临床医学顶刊文献检索与分析。当用户要求检索医学文献、查找临床研究论文、搜索特定疾病或治疗方法相关文献、或者需要基于PubMed数据库进行系统…»

临床医学顶刊文献检索与分析。当用户要求检索医学文献、查找临床研究论文、搜索特定疾病或治疗方法相关文献、或者需要基于PubMed数据库进行系统文献综述时使用。支持JCR分区筛选、影响因子排序和综合相关性排序。

ClawHub Agent Skills автор: Flash9107 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 077 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск и анализ литературы в ведущих медицинских журналах.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "AIGC"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1077 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)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed PubMed literature-search assistant with no hidden execution, persistence, or unusual access requests.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.