SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC research-synthesizer

Синтезатор исследований из нескольких источников. Принимает вопрос, выполняет 3-5 параллельных веб-поисков с разными формулировками, удаляет дубликаты и возвращает краткий ответ со ссылками на источники. Для вопросов на иврите ищет на иврите и английском. Ответ всегда составляет около 400 слов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-source research synthesizer. Takes a question, runs 3-5 parallel…»

Multi-source research synthesizer. Takes a question, runs 3-5 parallel web searches with varied phrasings, deduplicates, and returns a cited, concise answer. For Hebrew questions, searches in both Hebrew and English. Output is always under ~400 words.

ClawHub Agent Skills автор: Netanel Abergel v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 903 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Синтезатор исследований из нескольких источников.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Шаги. Шагов: 60
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1903 токенов
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a normal web research helper, but it also tells the agent to save important research summaries into contact-linked local memory without clear opt-in or retention controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.