SKILLEMALL.ai

CD knowledge-card-generator

Генератор HTML-карточек знаний в стиле Mo. Используется, когда пользователю нужно создать «карточки знаний», учебный контент, ключевые моменты курса, научно-популярный контент — генерирует однофайловый набор HTML-карточек, повторяющий визуальный стиль карточек Mo (бежевый фон + белые закругленные карточки + большие кавычки + полоса прогресса + игровые элементы), адаптированный для просмотра на мобильных и ПК устройствах, поддерживает перелистывание, прокрутку, переход по полосе прогресса, навигацию по главам, интеллектуальное масштабирование и празднование завершения. Ключевые слова: карточки знаний, учебные карточки, карточки Mo, набор карточек, карточки с знаниями, создание карточек.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mo卡片风格的知识卡片HTML生成器。当用户需要把知识点、学习内容、课程要点、科普内容制作成"知识卡片"时使用此技能——生成单文件HTML卡…»

Mo卡片风格的知识卡片HTML生成器。当用户需要把知识点、学习内容、课程要点、科普内容制作成"知识卡片"时使用此技能——生成单文件HTML卡片集,复刻Mo卡片(浙大AI学习App)的视觉风格(米色背景+白色圆角卡片+大引号装饰+进度条+游戏化元素),适配手机端和PC端查看,支持翻页、滑动、点击进度条跳转、章节导航、智能缩放与完成庆祝。触发词:知识卡片、学习卡片、Mo卡片、卡片集、知识点卡片、做卡片。

ClawHub Agent Skills автор: Eric JIE v2.0.0 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 375 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Генератор HTML-карточек знаний в стиле Mo.

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

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 5. 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 "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • 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 (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1375 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 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently generates local Chinese educational HTML card decks, but users should only use trusted or sanitized source content because card text is rendered as HTML.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 сент. 2026 г.