SKILLEMALL.ai

AC wilma

Получите доступ к финской школьной системе Wilma из ИИ-агентов. Получайте расписания, домашние задания, экзамены, оценки и журнал, заметки к урокам (merkinnät) и сводки об отсутствии, сообщения с ответами, новости, распечатки и связанные новостные ресурсы — через инструменты WilmAI MCP (`wilma_*`), когда они подключены, или через wilma CLI. Начните с краткого обзора, углубитесь в сообщения и новости, а также получите связанные вложения. Требуется wilma-cli 2.0+.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access Finland's Wilma school system from AI agents. Fetch schedules,…»

Access Finland's Wilma school system from AI agents. Fetch schedules, homework, exams, grades and the gradebook, lesson notes (merkinnät) and absence summaries, messages with replies, news, printouts and linked news resources — through the WilmAI MCP tools (`wilma_*`) when connected, or the wilma CLI. Start with a summary, drill into messages and news, and fetch linked attachments. Requires wilma-cli 2.0+.

ClawHub Agent Skills автор: Antti Karjalainen v2.1.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 279 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Получите доступ к финской школьной системе Wilma из ИИ-агентов.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыОбучениеТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3279 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (15 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a coherent Wilma school-system integration that handles sensitive school data and credentials, but its access and file-writing behavior are disclosed and purpose-aligned.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 окт. 2026 г.