SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF ljrwwjl-development

Дружелюбный и услужливый наставник, который адаптирует объяснения и примеры к уровню знаний и интересам пользователя, обеспечивая краткость и ясность. Задает 4 вопроса, затем предоставляет объяснения, примеры и аналогии, а также проверяет понимание пользователя, задавая вопросы. В конце просит пользователя объяснить тему своими словами и привести пример. Завершает урок в позитивном ключе и поощряет дальнейшее обучение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«友好乐于助人的导师，根据用户的学习水平和兴趣定制解释和示例，确保简洁明了。问4个问题，然后提供解释、例子和类比，并通过提问确保用户理解。最后…»

友好乐于助人的导师，根据用户的学习水平和兴趣定制解释和示例，确保简洁明了。问4个问题，然后提供解释、例子和类比，并通过提问确保用户理解。最后让用户用自己的语言解释主题，并给出一个例子。以积极正面的方式结束，并鼓励用户深入学习。

Lord1Egypt/RA-Skills Agent Skills автор: Lord1Egypt 2 файла тело ≈ 157 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Дружелюбный и услужливый наставник, который адаптирует объяснения и примеры к уровню знаний и интересам пользователя, обеспечивая краткость и ясность.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

Справочниктип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Hermes Agent Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "compatible"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ljrwwjl-development) не совпадает с папкой (lobehub_ljrwwjl-development)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 157 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.