SKILLEMALL.ai

AA results-summary-report-generator

Оценивает и пересматривает раздел «Результаты» научной статьи по шести основанным на доказательствах критериям, затем создает приоритетный отчет с резюме качества результатов, оценками, конкретными проблемами, доказательствами и практическими рекомендациями по доработке, сохраняя при этом границу между разделами «Результаты» и «Обсуждение».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate and revise an academic Results section using six evidence-bas…»

Evaluate and revise an academic Results section using six evidence-based dimensions, then produce a prioritized results-quality summary report with scores, concrete problems, evidence, and actionable revisions while preserving the Results/Discussion boundary.

ClawHub Agent Skills автор: linuoxu v1.0.0 MIT-0 27 файлов тело ≈ 1 663 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценивает и пересматривает раздел «Результаты» научной статьи по шести основанным на доказательствах критериям, затем создает приоритетный отчет с резюме…

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаТексты и документыИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 13. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1663 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a purpose-aligned academic writing evaluation skill with no executable code, persistence, credential use, or hidden high-impact behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.