SKILLEMALL.ai

AD cite-check

Проверяйте каждую цитату в черновике перед публикацией — извлекайте каждый URL и ID arXiv и получайте их, чтобы доказать, что они разрешаются (фаза 1), затем опционально проверяйте, действительно ли источник подтверждает следующее за ним утверждение с помощью локальной модели NLI (фаза 2). Выходите с ненулевым кодом при любой ошибке, чтобы это стало блокирующим этапом в конвейере публикации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Confirm every citation in a draft is real before it ships — extract ea…»

Confirm every citation in a draft is real before it ships — extract each URL and arXiv ID and fetch it to prove it resolves (phase 1), then optionally check the source actually backs the claim next to it via a local NLI model (phase 2). Exit non-zero on any failure so it drops into a publish pipeline as a blocking gate.

ClawHub Agent Skills автор: Workloft v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 632 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Проверяйте каждую цитату в черновике перед публикацией — извлекайте каждый URL и ID arXiv и получайте их, чтобы доказать, что они разрешаются (фаза 1), затем…

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

ГенераторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
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
Отчётность по ходу вес 2
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 632 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it claims: it checks citations by fetching cited sources and optionally running local claim-support analysis, with some privacy considerations for sensitive drafts.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 7 июл. 2026 г.