SKILLEMALL.ai

AD wos-literature-toolkit

Универсальный инструмент для работы с документами WOS: поиск и сбор данных Web of Science + пакетное скачивание PDF, все в одном веб-интерфейсе. Основан на Selenium для сбора списка документов WOS, экспорта в Excel с последующим автоматическим вызовом многоканального загрузчика PDF (Sci-Hub/CORE/S2 OA/OpenAlex/Unpaywall/Publisher). Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет искать и скачивать научные статьи из WOS, или упоминает "WOS", "Web of Science", "文献检索下载", "论文下载", "WOS爬虫".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WOS 文献一站式工具:Web of Science 检索爬取 + PDF 批量下载,全部在同一个 Web 界面完成。 基于 Seleniu…»

WOS 文献一站式工具:Web of Science 检索爬取 + PDF 批量下载,全部在同一个 Web 界面完成。 基于 Selenium 爬取 WOS 文献列表,导出 Excel 后自动调用多渠道 PDF 下载器(Sci-Hub/CORE/S2 OA/OpenAlex/Unpaywall/Publisher)。 This skill should be used when the user wants to search and download academic papers from WOS, or mentions "WOS", "Web of Science", "文献检索下载", "论文下载", "WOS爬虫".

ClawHub Agent Skills автор: GrizzlyCcc v1.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 373 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный инструмент для работы с документами WOS: поиск и сбор данных Web of Science + пакетное скачивание PDF, все в одном веб-интерфейсе.

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

СправочникPlaywrightДанные и аналитикаИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 373 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

    • +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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This WOS paper-downloading skill is coherent, but it needs review because it directs browser automation with saved institutional login cookies and third-party PDF sources without enough scoping or user controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.