SKILLEMALL.ai

AD research-paper-reading

Комплексный навык для чтения и анализа научных статей для продвинутых исследователей. Используйте при чтении, анализе или обобщении научных статей из Zotero или PDF-файлов. Предоставляет систематическую основу для углубленного анализа статей с полными выводами формул, теоретическими основами и заметками в эссейном стиле.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive academic paper reading and analysis skill for advanced r…»

Comprehensive academic paper reading and analysis skill for advanced researchers. Use when reading, analyzing, or summarizing research papers from Zotero or PDF files. Provides a systematic framework for in-depth paper analysis with complete formula derivations, theoretical frameworks, and essay-style notes.

ClawHub Agent Skills автор: YiQian Qian v1.2.0 4 файла тело ≈ 2 132 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Комплексный навык для чтения и анализа научных статей для продвинутых исследователей.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторPDFИсследованияТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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

    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: 4. 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 48/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 106
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2132 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 40 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a paper-reading template skill with disclosed optional local Zotero access and no executable code or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.