AD paper-reader
Экспертный навык для глубокого чтения научных статей. Используйте, когда пользователь загружает научную статью в формате PDF, Word, Excel, PPT или TXT и хочет получить глубокий академический анализ. Поддерживает статьи на китайском и английском языках, автоматически распознает тип файла, извлекает полный текст и выдает структурированный аналитический отчет по шести основным аспектам (цели исследования, новые методы, экспериментальная проверка, будущие направления, критический анализ, практические рекомендации). Ключевые слова: глубокое чтение, анализ статьи, интерпретация литературы, чтение статьи, paper analysis, academic reading, помоги мне посмотреть эту статью, о чем эта статья.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«精读学术文献的专家级 Skill。当用户上传 PDF、Word、Excel、PPT 或 TXT 格式的学术论文，并希望进行深度学术分析时使用…»
精读学术文献的专家级 Skill。当用户上传 PDF、Word、Excel、PPT 或 TXT 格式的学术论文，并希望进行深度学术分析时使用本 Skill。支持中英双语文献， 可自动识别文件类型、提取全文内容，并按六大维度（研究目标、新方法、实验验证、 未来方向、批判分析、实用建议）输出结构化分析报告。触发词包括： 精读、论文分析、文献解读、读论文、paper analysis、academic reading、 帮我看看这篇论文、论文讲了什么。
Экспертный навык для глубокого чтения научных статей.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (paper-reader) не совпадает с папкой (paper-reader-xuruitian)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 841 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.