SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC biomedical-literature-search

Поиск в биомедицинской литературе из PubMed и bioRxiv исследовательских статей. Используйте этот навык, когда: (1) Находите исследовательские статьи по конкретной теме или заболеванию, (2) Получаете последние препринты из bioRxiv, (3) Получаете названия статей, аннотации и метаданные, (4) Проводите обзор литературы для открытия лекарств или биомедицинских исследований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search biomedical literature from PubMed and bioRxiv for research pape…»

Search biomedical literature from PubMed and bioRxiv for research papers. Use this skill when: (1) Finding research papers on a specific topic or disease, (2) Retrieving recent preprints from bioRxiv, (3) Getting paper titles, abstracts, and metadata, (4) Literature review for drug discovery or biomedical research.

ClawHub Hermes автор: HollyYa v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 759 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Поиск в биомедицинской литературе из PubMed и bioRxiv исследовательских статей.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 317 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 759 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 316 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to be a straightforward biomedical literature search helper that uses disclosed PubMed and bioRxiv API requests.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.