SKILLEMALL.ai

AB journal-club-slides

Используйте при создании слайдов для журнальных клубов или отчетов по исследованиям из PDF-файлов и вам нужна презентация с акцентом на изображения, ориентированная на аудиторию, визуально отполированная, которая сохраняет логику статьи, обеспечивает безопасность вырезок, правильно сопоставляет основные и вспомогательные доказательства и проходит проверку качества на основе рендеринга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when building journal club or literature-report slides from resear…»

Use when building journal club or literature-report slides from research PDFs and you need a figure-first, audience-facing, visually polished deck that preserves paper logic, keeps crops safe, pairs main and supporting evidence correctly, and passes render-based QA.

ClawHub Hermes автор: Yufeng166977 v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 166 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте при создании слайдов для журнальных клубов или отчетов по исследованиям из PDF-файлов и вам нужна презентация с акцентом на изображения…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторPowerPointЛичная продуктивностьИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 266 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (journal-club-slides) не совпадает с папкой (jcppt-place)
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 85Шаги. Шагов: 153, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3166 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 153 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent academic slide-deck workflow with no evidence of hidden access, credential use, exfiltration, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.