SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD gaokao-calculus-bridge

Связывает реформу математики в колледжах 2026 года с высшим математическим образованием, развивая навыки решения реальных проблем. Активируется, когда пользователю требуется контекстуализированное математическое моделирование, междисциплинарное применение или переход от режима решения задач к развитию навыков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«桥接2026高考数学改革与高等数学教育，培养真实世界问题解决能力。当用户需要情境化数学建模、跨学科应用、或从刷题模式转向素养培养时触发。…»

桥接2026高考数学改革与高等数学教育，培养真实世界问题解决能力。当用户需要情境化数学建模、跨学科应用、或从刷题模式转向素养培养时触发。

ClawHub Agent Skills автор: math v1.0.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 251 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Связывает реформу математики в колледжах 2026 года с высшим математическим образованием, развивая навыки решения реальных проблем.

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
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

    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 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 98
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1251 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)
    • +3Длина description 68: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 98 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent educational math skill with disclosed local scripts and dependency installation, though its API-key declarations could be explained more clearly.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.