SKILLEMALL.ai

AD mba-thesis-advisor

Консультант по написанию и форматированию диссертаций MBA, помогающий повысить уровень диссертаций до отличного. Сценарии использования: (1) Повышение уровня диссертации MBA до уровня отличной выпускной работы (например, отличной выпускной работы Университета Цинхуа), (2) Диагностика проблем в черновике диссертации, (3) Переписывание диссертации с использованием критического подхода (подход B), (4) Построение теоретической основы, (5) Выделение оригинального вклада диссертации, (6) Редактирование выводов для придания им глубины, (7) Форматирование диссертации — иллюстрации, таблицы, подписи, стили страниц, адаптация для черно-белой печати. Поддерживает диссертации на LaTeX (предпочтительно шаблон thuthesis) и стандарты MBA Китая. Триггерные фразы: "帮我改论文", "MBA论文", "优秀毕业论文", "论文诊断", "帮同学改论文", "论文排版", "黑白图表", "论文格式", "签名", "thuthesis".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MBA论文写作与排版顾问,帮助提升学位论文至优秀水平。适用场景: (1) 将MBA论文提升至优秀毕业论文水平(如清华优秀毕业论文), (2)…»

MBA论文写作与排版顾问,帮助提升学位论文至优秀水平。适用场景: (1) 将MBA论文提升至优秀毕业论文水平(如清华优秀毕业论文), (2) 诊断论文初稿问题,(3) 用批判性写法(写法B)改写论文, (4) 构建理论框架,(5) 提炼论文原创贡献,(6) 修改结论使之有洞察力, (7) 论文排版——图表、表格、签名、页面样式、黑白打印适配。 支持 LaTeX 论文(首选 thuthesis 模板)和中国 MBA 论文规范。 触发短语:"帮我改论文", "MBA论文", "优秀毕业论文", "论文诊断", "帮同学改论文", "论文排版", "黑白图表", "论文格式", "签名", "thuthesis".

ClawHub Agent Skills автор: Chao1208 v1.3.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 510 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Консультант по написанию и форматированию диссертаций MBA, помогающий повысить уровень диссертаций до отличного.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураLaTeXИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1510 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 308 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only MBA thesis advising skill with expected thesis-file review and formatting guidance, and no evidence of hidden code, credential access, exfiltration, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.