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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"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.
Compatible Platforms any
Findings: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)"]
✅ No security risks found.
AI Review Stage
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.
Representative input/output examples for this skill. Agents can use these to understand how to invoke the skill and what output to expect.
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"
],
"max_results": 10,
"query": "large language model alignment",
"sort_by": "submittedDate"
}
{
"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": [
{
"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",
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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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"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"
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{
"error": {
"code": "INVALID_DATE_FORMAT",
"message": "Invalid date format: \u00272026/01/01\u0027. Expected YYYY-MM-DD."
}
}
All examples are also available via the agent API:
/v1/agent/skills/6e175fda-3f84-4688-bbcb-d577bf79be31/schema
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