SKILLEMALL.ai

AC creating-explainers

Используйте при создании интерактивного объяснения — единой автономной HTML-страницы с вручную созданными Canvas-графиками. Обрабатывает объяснения исходных файлов, объяснения на основе тем и смешанный ввод, где файлы обеспечивают основу, а исследования добавляют поддержку. Триггерные фразы включают «make an explainer», «turn this paper into an interactive explainer», «build a distill-style explainer» или «explain X visually». Для кодовых баз или исходных файлов используйте explaining-codebases.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when creating an interactive explainer - a single self-contained H…»

Use when creating an interactive explainer - a single self-contained HTML page with hand-built Canvas figures. Handles source-file explainers, topic-driven research explainers, and mixed intake where files provide the spine and research adds support. Trigger phrases include "make an explainer", "turn this paper into an interactive explainer", "build a distill-style explainer", or "explain X visually". For codebases or source files, use explaining-codebases instead.

ClawHub Agent Skills автор: Akash Tandon v1.0.2 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 665 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте при создании интерактивного объяснения — единой автономной HTML-страницы с вручную созданными Canvas-графиками.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
97
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 10. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 48, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2665 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a normal interactive-explainer authoring helper with disclosed file, research, and HTML-generation behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.