AD cjournal-analyzer
Инструмент для комплексного анализа статей C刊 (CSSCI). Когда пользователь предоставляет конкретное название журнала C刊 (например, "管理世界", "社会学研究", "经济研究" и т. д.), автоматически запрашивает через CNKI все выпуски журнала за последние 5 лет, включая каталоги статей, авторов и аннотации, и генерирует профессиональный отчет в формате Word. Отчет включает: тенденции горячих тем, ключевые слова, предпочтения в методах исследования, группы основных авторов, эволюцию тем разделов, выявление пробелов в исследованиях, рекомендации по направлению подачи статей и т. д. Полный спектр анализа. Триггеры: пользователь упоминает необходимость анализа тенденций публикаций, предпочтений в темах, направлений подачи статей для определенного журнала C刊/CSSCI/основного журнала; или предоставляет название китайского академического журнала и просит посмотреть распределение тем и тенденции опубликованных статей за последние годы; или говорит "помоги мне проанализировать журнал XX". Примечание: этот навык используется для макроанализа на уровне журнала, в отличие от paper-analyzer (анализ отдельных статей) и literature-review-writer (написание обзоров литературы).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«C刊（CSSCI来源期刊）论文全面分析工具。当用户提供一个具体的C刊期刊名称（如"管理世界"、 "社会学研究"、"经济研究"等）时，自动通过…»
C刊（CSSCI来源期刊）论文全面分析工具。当用户提供一个具体的C刊期刊名称（如"管理世界"、 "社会学研究"、"经济研究"等）时，自动通过知网（CNKI）查询该期刊最近5年所有期次的文章 目录、作者和摘要信息，并生成专业的Word分析报告。报告包含：选题热点趋势、高频关键词、 研究方法偏好、核心作者群、栏目主题演变、研究空白识别、投稿方向建议等全维度分析。 触发条件：用户提到需要分析某个C刊/CSSCI期刊/核心期刊的发文趋势、选题偏好、投稿方向； 或提供中文学术期刊名称并要求查看近年发表论文的主题分布和趋势；或说"帮我分析一下XX期刊"。 注意：本skill用于期刊层面的宏观分析，不同于paper-analyzer（单篇论文拆解）和 literature-review-writer（文献综述写作）。
Инструмент для комплексного анализа статей C刊 (CSSCI).
Как процесс D 46/100 · 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: 4. 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 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1015 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 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.