SKILLEMALL.ai

AB complex-mathematics-engine

Сложный математический движок: Выполняйте математические выражения с помощью SymPy (символьные вычисления), NumPy (численные вычисления) или SciPy (научные вычисления). Поддерживает арифметику, исчисление, линейную алгебру, статистику и решение уравнений с автоматическим определением бэкенда. Используйте, когда агенту нужен сложный математический движок, исчисление, решение производной, вычисление интеграла, нахождение предела функции, вычисление, выражение, подсказка движка через удаленные вызовы инструментов, размещенных на AgentPMT. Термины для поиска: сложный математический движок, исчисление.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complex Mathematics Engine: Execute mathematical expressions using Sym…»

Complex Mathematics Engine: Execute mathematical expressions using SymPy (symbolic), NumPy (numerical), or SciPy (scientific). Supports arithmetic, calculus, linear algebra, statistics, and equation solving with automatic backend detection. Use when an agent needs complex mathematics engine, calculus, solve derivative, calculate integral, find limit of function, calculate, expression, engine hint through AgentPMT-hosted remote tool calls. Discovery terms: complex mathematics engine, calculus.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 825 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сложный математический движок: Выполняйте математические выражения с помощью SymPy (символьные вычисления), NumPy (численные вычисления) или SciPy (научные…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 83
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2825 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 497 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed remote math-tool wrapper; its main caution is that broad trigger words could cause more content than intended to be sent to AgentPMT.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июн. 2026 г.