SKILLEMALL.ai

AB exam-mnemonic-song

Превратите один экзаменационный пункт знаний в запоминающуюся песню, которую можно воспроизводить, а затем превратите остальную часть учебного плана в набор. Эта студия экзаменационных мнемонических песен пишет песню по пункту знаний и песню для запоминания экзамена из имеющихся у вас фактов. Используйте ее для мнемоник для экзамена на адвоката, песен для сертификации учителей, песен для запоминания экзамена по бухгалтерскому учету и других плейлистов экзаменационных мнемоник.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn one exam knowledge point into a mnemonic song you can replay, the…»

Turn one exam knowledge point into a mnemonic song you can replay, then turn the rest of the syllabus into a set. This exam mnemonic song studio writes a knowledge-point song and exam memory song from the facts you already have. Use it for bar-exam mnemonics, teacher-certification songs, accounting-exam memory songs, and other exam mnemonic playlists.

ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 884 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Превратите один экзаменационный пункт знаний в запоминающуюся песню, которую можно воспроизводить, а затем превратите остальную часть учебного плана в набор.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
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: 14. 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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1884 токенов
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 353 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill can perform its advertised mnemonic-song workflow, but it asks for much broader Beatra account access and silently updates its own local code.
    LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.