SKILLEMALL.ai

AD civil-service-exam-prep

Навык полного руководства по подготовке к экзамену для государственных служащих (национальный и провинциальный). Охватывает обзор экзамена, стратегии пяти модулей теста способностей (понимание речи/количественные отношения/логическое мышление/анализ данных/общие знания), методологию пяти типов заданий эссе (обобщение/комплексный анализ/предложение контрмер/практическое выполнение/написание эссе), составление плана обучения (трехэтапный + варианты для разного уровня подготовки), отслеживание актуальных событий, техники анализа реальных экзаменационных заданий, симуляцию структурированного собеседования (каркас 6 типов вопросов + критерии оценки + этикет + часто задаваемые вопросы). Создает интерактивный визуализированный отчет о подготовке в формате HTML. Триггерные слова: экзамен для государственных служащих, национальный экзамен, провинциальный экзамен, тест способностей, эссе, подготовка к экзамену для госслужащих, экзамен для госслужащих, подготовка к экзамену, план обучения, собеседование для госслужащих, структурированное собеседование, актуальные события, анализ реальных заданий, техники теста способностей, написание эссе, подача заявления на госслужбу, civil service exam, подготовка к экзамену для госслужащих.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«国家公务员考试(国考)和地方公务员考试(省考)全流程备考指导技能。覆盖考试概述、行测五大模块(言语理解/数量关系/判断推理/资料分析/常识判…»

国家公务员考试(国考)和地方公务员考试(省考)全流程备考指导技能。覆盖考试概述、行测五大模块(言语理解/数量关系/判断推理/资料分析/常识判断)策略、申论五大题型(归纳概括/综合分析/提出对策/贯彻执行/文章写作)方法论、复习计划制定(三段式+不同起点方案)、时政热点追踪、真题解析技巧、结构化面试模拟训练(6大题型框架+评分维度+礼仪+高频真题)。生成交互式HTML可视化备考报告。触发词:公务员考试, 国考, 省考, 行测, 申论, 公务员备考, 公考, 考公, 复习计划, 公务员面试, 结构化面试, 时政热点, 真题解析, 行测技巧, 申论写作, 公务员报考, civil service exam, 公考备考。

ClawHub Agent Skills автор: bettermen v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 909 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Навык полного руководства по подготовке к экзамену для государственных служащих (национальный и провинциальный).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

  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: 9. 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 "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 909 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed exam-prep guidance skill made of Markdown reference materials, with no executable code or hidden high-impact behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.