SKILLEMALL.ai

AD aminer-data-search

Используйте API открытой платформы AMiner для запроса и анализа академических данных. Используйте этот навык, когда пользователю нужно запросить информацию об ученых, деталях статей, данных учреждений, содержании журналов или патентах. Сценарии запуска: упоминание AMiner, запрос академических данных, поиск статей/ученых/учреждений/журналов/патентов, поиск академических вопросов и ответов, анализ цитирования, анализ исследовательских учреждений, профили ученых, цепочки цитирования статей, анализ подачи статей в журналы и т. д. Поддерживает 6 комплексных рабочих процессов (комплексный анализ ученых, глубокое исследование статей, анализ исследовательской силы учреждений, мониторинг статей в журналах, интеллектуальные академические вопросы и ответы, анализ цепочек патентов), а также прямой вызов 28 отдельных API. Даже если пользователь просто говорит «помоги мне найти ученого XXX» или «найди статьи о XXX», следует активно использовать этот навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 AMiner 开放平台 API 进行学术数据查询与分析。当用户需要查询学者信息、论文详情、机构数据、期刊内容或专利信息时使用此 ski…»

使用 AMiner 开放平台 API 进行学术数据查询与分析。当用户需要查询学者信息、论文详情、机构数据、期刊内容或专利信息时使用此 skill。 触发场景:提到 AMiner、学术数据查询、查论文/学者/机构/期刊/专利、学术问答搜索、引用分析、科研机构分析、学者画像、论文引用链、期刊投稿分析等。 支持 6 大组合工作流(学者全景分析、论文深度挖掘、机构研究力分析、期刊论文监控、学术智能问答、专利链分析)以及 28 个独立 API 的直接调用。 即使用户只说"帮我查一下 XXX 学者"或"找找关于 XXX 的论文",也应主动使用此 skill。

ClawHub Agent Skills автор: mrhenghu v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 917 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте API открытой платформы AMiner для запроса и анализа академических данных.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 5. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (aminer-data-search) не совпадает с папкой (aminer-open-academic-1-0-5)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1917 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent AMiner academic-search helper, but users should understand it sends queries to AMiner and uses a token that may incur paid API calls.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.