curl -L -o arxiv-paper-search.skill "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/6e175fda-3f84-4688-bbcb-d577bf79be31/download?platform=ClaudeCode"
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"skill_id": "6e175fda-3f84-4688-bbcb-d577bf79be31",
"platform": "ClaudeCode"
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}
Search arXiv preprints (CS/AI/physics/math/economics) and return structured metadata — title, authors, abstract, DOI, categories, PDF URL — as JSON.
호환 플랫폼: any
검사 결과: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)"]
✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.
AI 검수 단계
1. **선언된 permissions(network/filesystem/subprocess)과 실제 코드가 일치하는가?** - 메타데이터에 `network: true`가 선언되어 있으며, 코드(`main.py`)는 `arxiv` 라이브러리를 사용하여 arXiv API에 네트워크 요청을 보냅니다. 이는 선언된 권한과 일치합니다. - `filesystem: false`, `subprocess: false`로 선언되어 있으며, 코드 분석 결과 파일 시스템에 대한 쓰기 작업이나 외부 프로세스 실행은 발견되지 않았습니다. `os` 모듈은 스크립트 경로 확인 등 제한적인 용도로만 사용됩니다. 2. **악의적 목적의 코드가 있는가? (데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등)** - 코드는 사용자로부터 JSON 입력을 받아 arXiv API 쿼리를 구성하고, 그 결과를 JSON 형태로 표준 출력으로 반환하는 명확한 목적을 가집니다. - 데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등 악의적인 목적을 가진 코드는 발견되지 않았습니다. 사용되는 `arxiv` 라이브러리는 학술 API 접근을 위한 표준적이고 신뢰할 수 있는 패키지입니다. 3. **선언되지 않은 외부 통신이 있는가?** - `network: true` 권한이 선언되었고, 코드에서 `arxiv` 라이브러리를 통해 arXiv API로의 통신만 확인됩니다. 그 외의 다른 외부 서버로의 통신 시도는 발견되지 않았습니다. 4. **사용자 데이터를 무단으로 수집하거나 전송하는가?** - 스킬은 표준 입력으로 받은 사용자 쿼리 파라미터를 arXiv API 호출에만 사용하며, 이를 외부에 저장하거나 무단으로 제3자에게 전송하는 코드는 존재하지 않습니다. 5. **코드 품질이 스킬의 목적과 일치하는가?** - 입력 유효성 검사(쿼리 내용, `max_results` 범위, `sort_by` 값, 카테고리 형식, 날짜 형식)가 철저하게 구현되어 있습니다. - 오류 처리 로직(`err` 함수)이 명확하며, 발생 가능한 오류에 대해 상세한 메시지와 함께 구조화된 JSON 응답을 제공합니다. - `main.py`와 `lib/search.py`로 기능이 잘 분리되어 있어 코드 구조가 명확하고 가독성이 높습니다. - `arxiv` 라이브러리 의존성 확인 및 안내 메시지가 포함되어 있어 사용자 경험을 고려했습니다. - 정적 분석 결과에서도 어떠한 위험 요소나 난독화, 금지된 실행 파일이 발견되지 않아 코드의 안전성과 품질이 검증되었습니다.
이 스킬의 대표적인 입출력 예시입니다. 에이전트는 이 예시를 보고 스킬 호출 방법과 결과 형태를 이해할 수 있습니다.
Search for recent papers on large language model alignment in cs.AI and cs.CL, sorted by submission date.
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"categories": [
"cs.AI",
"cs.CL"
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"max_results": 10,
"query": "large language model alignment",
"sort_by": "submittedDate"
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{
"papers": [
{
"abstract": "We present a scalable oversight framework for aligning large language models with human preferences...",
"abstract_url": "https://arxiv.org/abs/2406.11111",
"arxiv_id": "2406.11111",
"authors": [
"Alice Smith",
"Bob Jones"
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"categories": [
"cs.AI",
"cs.CL"
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"doi": null,
"pdf_url": "https://arxiv.org/pdf/2406.11111",
"published": "2026-06-01T00:00:00Z",
"title": "Scalable Oversight for Language Model Alignment",
"updated": "2026-06-10T00:00:00Z"
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"query_used": "(cat:cs.AI OR cat:cs.CL) AND large language model alignment AND submittedDate:[202601010000 TO 202612312359]",
"total_found": 10
}
Retrieve metadata for the Transformer paper by title search.
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"max_results": 3,
"query": "ti:Attention Is All You Need",
"sort_by": "relevance"
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{
"papers": [
{
"abstract": "The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks...",
"abstract_url": "https://arxiv.org/abs/1706.03762",
"arxiv_id": "1706.03762",
"authors": [
"Ashish Vaswani",
"Noam Shazeer",
"Niki Parmar"
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"categories": [
"cs.CL",
"cs.LG"
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"doi": null,
"pdf_url": "https://arxiv.org/pdf/1706.03762",
"published": "2017-06-12T00:00:00Z",
"title": "Attention Is All You Need",
"updated": "2023-08-02T00:00:00Z"
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"query_used": "ti:Attention Is All You Need",
"total_found": 3
}
Find preprints on reward hacking submitted after January 2026.
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"date_from": "2026-01-01",
"max_results": 10,
"query": "reward hacking",
"sort_by": "submittedDate"
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"papers": [
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"abstract": "Reward hacking remains a key challenge in reinforcement learning from human feedback...",
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"arxiv_id": "2602.09999",
"authors": [
"Carol Lee"
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"categories": [
"cs.LG",
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"published": "2026-02-15T00:00:00Z",
"title": "Reward Hacking in RLHF: An Empirical Study",
"updated": "2026-02-15T00:00:00Z"
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],
"query_used": "reward hacking AND submittedDate:[202601010000 TO 99991231235959]",
"total_found": 8
}
Search causal inference papers across math.ST and stat.ML, returning up to 20 results.
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"categories": [
"math.ST",
"stat.ML"
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"max_results": 20,
"query": "causal inference",
"sort_by": "relevance"
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"papers": [
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"abstract": "We study causal identification and estimation under covariate shift using nonparametric models...",
"abstract_url": "https://arxiv.org/abs/2405.00123",
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"authors": [
"Diana Park",
"Ethan Wu"
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"stat.ML",
"math.ST"
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"published": "2024-05-01T00:00:00Z",
"title": "Nonparametric Causal Inference under Distribution Shift",
"updated": "2024-05-01T00:00:00Z"
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"query_used": "(cat:math.ST OR cat:stat.ML) AND causal inference",
"total_found": 20
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Find recent papers authored by Yann LeCun using the au: field prefix.
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"max_results": 5,
"query": "au:LeCun_Y",
"sort_by": "submittedDate"
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{
"papers": [
{
"abstract": "We introduce an improved joint embedding predictive architecture for learning visual representations...",
"abstract_url": "https://arxiv.org/abs/2405.07777",
"arxiv_id": "2405.07777",
"authors": [
"Yann LeCun",
"Ishan Misra"
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"categories": [
"cs.CV",
"cs.LG"
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"doi": null,
"pdf_url": "https://arxiv.org/pdf/2405.07777",
"published": "2024-05-10T00:00:00Z",
"title": "Joint Embedding Predictive Architecture for Self-Supervised Vision",
"updated": "2024-05-12T00:00:00Z"
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"query_used": "au:LeCun_Y",
"total_found": 5
}
Providing an incorrectly formatted date triggers INVALID_DATE_FORMAT error.
{
"date_from": "2026/01/01",
"query": "graph neural network"
}
{
"error": {
"code": "INVALID_DATE_FORMAT",
"message": "Invalid date format: \u00272026/01/01\u0027. Expected YYYY-MM-DD."
}
}
모든 예시는 에이전트 API로도 조회 가능:
/v1/agent/skills/6e175fda-3f84-4688-bbcb-d577bf79be31/schema
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