SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF unified-research-finder

Универсальный помощник для поиска научной литературы. Охватывает две основные системы: (1) официальный API PubMed E-utilities (esearch+efetch, реальные PMID/аннотации/DOI) и веб-поиск PubMed; (2) Google Scholar и его зеркала — Lighthouse Academic Search, Landaoshu Academic Search, Google Scholar Hong Kong Mirror, Google Scholar Official, а также китайские зеркала, такие как KipHub Academic, Academic Search Pro и другие, с автоматическим откатом по приоритету «kiphub → Landaoshu → Academic Search Pro → Lighthouse → Hong Kong → Official». Активируется, когда пользователь хочет найти литературу, проверить статью, выполнить поиск в PubMed, найти в Google Scholar, использовать академические зеркала, получить данные об импакт-факторе или цитировании. Если не найдено, значит не найдено, ничего выдумывать не будет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«统一的学术文献检索助手。覆盖两大体系：(1) PubMed 官方 E-utilities API（esearch+efetch，真实 PMI…»

统一的学术文献检索助手。覆盖两大体系：(1) PubMed 官方 E-utilities API（esearch+efetch，真实 PMID/摘要/DOI）与 PubMed 网页检索；(2) Google Scholar 及其镜像站——灯塔学术搜索、烂番薯学术搜索、Google Scholar 香港镜像、Google Scholar 官方站，以及 KipHub学术、学术搜索Pro 等大陆镜像，按「kiphub → 烂番薯 → 学术搜索Pro → 灯塔 → 香港 → 官方」优先级自动回退。当用户要找文献、查论文、搜 PubMed、查 Google 学术/谷歌学术、用学术镜像站、要影响因子或引用数据时启用。找不到就是找不到，绝不编造。

ClawHub Agent Skills автор: GeorgeChou17 v1.1.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 416 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 27 ч назад

Универсальный помощник для поиска научной литературы.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/unified_search.py, scripts/pubmed_search.py, scripts/scholar_search.py

ИнтеграцияPlaywrightРазработкаТексты и документыИсследованиятип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/unified_search.py, scripts/pubmed_search.py, scripts/scholar_search.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/unified_search.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/pubmed_search.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/scholar_search.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/scholar-sources.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pubmed-query-syntax.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/register-api-key.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/unified_search.py, scripts/pubmed_search.py, scripts/scholar_search.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): scripts/unified_search.py, scripts/pubmed_search.py, scripts/scholar_search.py
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1416 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This academic search skill is mostly coherent, but it asks users to reveal an API key in chat and automatically sends searches to multiple third-party mirror sites without a clear consent step.
LLM: suspicious (high) · 24 июл. 2026 г.