BB network-tox-docking-research-planner
Генерирует полные дизайны исследований по сетевой токсикологии + молекулярному докингу на основе предоставленного пользователем токсиканта и заболевания/фенотипа. Всегда используйте этот навык, когда пользователи хотят исследовать, как экологический токсикант, эндокринный разрушитель, тяжелый металл, пищевой загрязнитель, остатки фармацевтических препаратов или химическое вещество из потребительских товаров могут способствовать развитию заболевания через общие молекулярные мишени, ключевые гены, пути и данные докинга. Триггеры для: "исследование сетевой токсикологии", "статья о механизме токсикологии", "предсказание мишеней + PPI + докинг", "механизм действия загрязнителя окружающей среды и заболевания", "ключевые гены и докинг для токсиканта", "план токсикологии Lite/Standard/Advanced/Publication+", "CTD + SwissTargetPrediction + GeneCards + STRING", "исследование докинга CB-Dock2", "триклозан/BPA/кадмий/PFAS + заболевание". Также срабатывает на китайские фразы: "网络毒理学研究设计"、"毒物机制论文"、"靶点预测+PPI+对接"、"环境污染物与疾病机制". Срабатывает даже на неформальные фразы, такие как "Я хочу изучить, как химикат X влияет на заболевание Y" или "помоги мне разработать статью по токсикологии". Всегда выводите четыре конфигурации рабочей нагрузки (Lite / Standard / Advanced / Publication+) с рекомендуемым основным планом, пошаговым рабочим процессом, планом визуализации, стратегией валидации, минимальной исполняемой версией и путем обновления до публикации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates complete network toxicology + molecular docking research des…»
Generates complete network toxicology + molecular docking research designs from a user-provided toxicant and disease/phenotype. Always use this skill when users want to investigate how an environmental toxicant, endocrine disruptor, heavy metal, food contaminant, pharmaceutical residue, or consumer product chemical may contribute to a disease through shared molecular targets, hub genes, pathways, and docking evidence. Trigger for: "network toxicology study", "toxicology mechanism paper", "target prediction + PPI + docking", "environmental pollutant and disease mechanism", "hub genes and docking for toxicant", "Lite/Standard/Advanced toxicology plan", "CTD + SwissTargetPrediction + GeneCards + STRING", "CB-Dock2 docking study", "triclosan/BPA/cadmium/PFAS + disease". Also triggers for Chinese phrasings: "网络毒理学研究设计"、"毒物机制论文"、"靶点预测+PPI+对接"、"环境污染物与疾病机制". Trigger even for casual phrasings like "I want to study how chemical X affects disease Y" or "help me design a toxicology paper". Always output four workload configurations (Lite / Standard / Advanced / Publication+) with a recommended primary plan, step-by-step workflow, figure plan, validation strategy, minimal executable version, and publication upgrade path.
Генерирует полные дизайны исследований по сетевой токсикологии + молекулярному докингу на основе предоставленного пользователем токсиканта и…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1227 символов, лимит 1024 - предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Generates complete network toxicology + molecular docking research… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "skill-author"
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1674 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1227: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.