A auto-researcher
AI 研究助手 - 自动跨平台研究任何主题并生成结构化报告。 支持平台:X/Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、Hacker News、Product Hunt、新闻网站。 触发词:"研究"、"调研"、"分析"、"收集信息"、"auto research"、"research this"。 自动输出:市场趋势、竞争分析、技术调研、用户反馈汇总。
ПроцедураGitHubYouTubeИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
A
90/100
Общая оценка
- Безопасность 60%
- Качество 40%
- Тесты бонус
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
- Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
- Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
Lint
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
Процессная зрелость 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (auto-researcher) не совпадает с папкой (multi-platform-parallel-research)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1963 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.
Внешние проверки
ClawHub: suspicious
This research skill does what it claims, but its included scripts can run unintended local code from a crafted topic and send research queries to several outside services.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.