AB academic-research-hub
Используйте этот skill, когда пользователям нужно искать научные статьи, скачивать исследовательские документы, извлекать цитаты или собирать научную информацию. Триггеры включают: запросы "найти статьи по", "исследовать по теме", "скачать научные статьи", "получить цитаты для" или любой запрос, связанный с научными базами данных, такими как arXiv, PubMed, Semantic Scholar или Google Scholar. Также используйте для обзоров литературы, генерации библиографии и поиска исследований. Требуется установка OpenClawCLI с clawhub.ai.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when users need to search academic papers, download res…»
Use this skill when users need to search academic papers, download research documents, extract citations, or gather scholarly information. Triggers include: requests to "find papers on", "search research about", "download academic articles", "get citations for", or any request involving academic databases like arXiv, PubMed, Semantic Scholar, or Google Scholar. Also use for literature reviews, bibliography generation, and research discovery. Requires OpenClawCLI installation from clawhub.ai.
Используйте этот skill, когда пользователям нужно искать научные статьи, скачивать исследовательские документы, извлекать цитаты или собирать научную…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4646 токенов
- 100Шаги. Шагов: 91
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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: 13. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 55 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (46 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.