SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 专业课程方案生成器

Эксперт по разработке корпоративных тренингов, специализирующийся на полном цикле разработки курсов для внутренних тренингов компаний, профессиональных навыков и развития талантов, обладающий полными возможностями для глубокого исследования потребностей, поиска передовых отраслевых тенденций, структурирования учебных программ и реализации инновационных дизайнерских решений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«资深培训项目设计专家，专注企业内训、职业技能、人才发展类课程全流程设计，具备深度需求调研、行业前沿趋势搜索、课程体系架构、创新设计方案落地输…»

资深培训项目设计专家，专注企业内训、职业技能、人才发展类课程全流程设计，具备深度需求调研、行业前沿趋势搜索、课程体系架构、创新设计方案落地输出完整能力

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 902 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 ч назад

Эксперт по разработке корпоративных тренингов, специализирующийся на полном цикле разработки курсов для внутренних тренингов компаний, профессиональных…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураОбучениетип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (专业课程方案生成器) не совпадает с папкой (skill-course-design-innovator)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 272
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2902 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 75: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 272 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed course-design assistant that reads user-provided materials, searches for trends, and generates a Word document; its main risk is ordinary local document creation and possible overwrite if misused.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.