SKILLEMALL.ai

AC learn-x

Активируется, когда пользователь говорит «Научи меня X», «Помоги мне выучить Y», «Я хочу разобраться в Z», «Познакомь меня с...», «help me learn / understand / get good at ...» или явно выражает желание изучить, понять, освоить какую-либо тему. Не зависит от области — подходят языки программирования, математические концепции, шаблоны проектирования, инструменты, фреймворки, знания в предметной области, гибкие навыки. Используйте, когда пользователь хочет научиться чему-то новому.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户说"教我 X"、"帮我学 Y"、"我想搞懂 Z"、"带我入门..."、"help me learn / understand / ge…»

当用户说"教我 X"、"帮我学 Y"、"我想搞懂 Z"、"带我入门..."、"help me learn / understand / get good at ...",或明确表达想要学习、理解、掌握某个主题时触发本 skill。领域无关——编程语言、数学概念、设计模式、工具、框架、领域知识、软技能均适用。

ClawHub Agent Skills автор: dima v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Активируется, когда пользователь говорит «Научи меня X», «Помоги мне выучить Y», «Я хочу разобраться в Z», «Познакомь меня с...», «help me learn / understand…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
C
53/100
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

  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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 746 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

  • +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 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed tutoring workflow skill with routing and language-fit caveats, but no hidden execution, data access, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.