SKILLEMALL.ai

AC deep-researcher

Генерация подробных академических исследовательских работ объемом 30-40 страниц с полными цитатами. Триггер: глубокое исследование, генерация исследовательской работы, академическая работа, обзор литературы, отчет об исследовании, работа объемом 30-40 страниц, комплексный анализ, полные цитаты, научная работа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate comprehensive 30-40 page academic research papers with full c…»

Generate comprehensive 30-40 page academic research papers with full citations. Trigger: deep research, generate research paper, academic paper, literature review, research report, 30-40 page paper, comprehensive analysis, full citations, scholarly work.

ClawHub Agent Skills автор: roboticresults v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 443 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерация подробных академических исследовательских работ объемом 30-40 страниц с полными цитатами.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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: 8. 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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (deep-researcher) не совпадает с папкой (deep-researcher-ai)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 54
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2443 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 254 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed paper-reading and storyboard workflow; its file use and optional external research/image steps fit that purpose, though users should be mindful of privacy when using it with unpublished papers.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.