SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC citation-diversifier

Повысьте разнообразие/плотность цитирования (НЕТ НОВЫХ ФАКТОВ): сгенерируйте план «бюджета цитирования» в рамках допустимого для каждого H3, чтобы черновики перестали не проходить глобальный гейт уникальных цитат и выглядели недостаточно цитируемыми. **Триггер**: cite boost, citation budget, unique citations too low, add more citations, improve reference density, 引用太少, 增加引用, 引用密度. **Используйте, когда**: `pipeline-auditor` НЕ ПРОХОДИТ из-за низкого количества уникальных цитат, или вы хотите увеличить плотность цитирования, не изменяя утверждения. **Пропустите, если**: вам нужны новые статьи (сначала исправьте сопоставление C1/C2) или отсутствуют `citations/ref.bib` / `outline/writer_context_packs.jsonl`. **Сеть**: нет. **Защита**: НЕТ НОВЫХ ФАКТОВ; не придумывайте цитаты; используйте только ключи, уже присутствующие в `citations/ref.bib`; сохраняйте цитаты в пределах допустимой области каждого H3 (`outline/writer_context_packs.jsonl` / `outline/evidence_bindings.jsonl`).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Raise citation diversity/density (NO NEW FACTS): generate an in-scope…»

Raise citation diversity/density (NO NEW FACTS): generate an in-scope “citation budget” plan per H3 so drafts stop failing the global unique-citation gate and stop looking under-cited. **Trigger**: cite boost, citation budget, unique citations too low, add more citations, improve reference density, 引用太少, 增加引用, 引用密度. **Use when**: `pipeline-auditor` FAILs due to low unique citations, or you want to increase cite density without changing claims. **Skip if**: you need new papers (fix C1/C2 mapping first), or `citations/ref.bib` / `outline/writer_context_packs.jsonl` is missing. **Network**: none. **Guardrail**: NO NEW FACTS; do not invent citations; only use keys already present in `citations/ref.bib`; keep citations within each H3’s allowed scope (`outline/writer_context_packs.jsonl` / `outline/evidence_bindings.jsonl`).

ClawHub Agent Skills автор: WILLOSCAR v1.0.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 1 055 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Повысьте разнообразие/плотность цитирования (НЕТ НОВЫХ ФАКТОВ): сгенерируйте план «бюджета цитирования» в рамках допустимого для каждого H3, чтобы черновики…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИсследованиятип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 19. 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 63/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 50, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1055 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Длина description 830: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The visible citation-budget helper is mostly coherent, but the package also installs broad, under-disclosed research pipeline and workflow tooling unrelated to citation diversification.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.