SKILLEMALL.ai

AC gaokao-volunteer-research

Помощник по исследованию вступительных экзаменов в вузы Китая (Gaokao). Используйте, когда пользователь спрашивает о вступительных экзаменах в вузы Китая (Gaokao), выборе вуза, подаче документов, выборе вуза/специальности, вариантах «риск-стабильность-резерв», группах специальностей вуза, выборе вуза по рангу, проверке правил приема, ранжировании по баллам, конвертации баллов в ранг, проходных баллах на бакалавриат/специалитет, реальных экзаменационных заданиях, информации о вузах и специальностях, данных о политике приема, или когда требуется основанное на доказательствах исследование для подачи документов в вузы Китая. Создает матрицы кандидатов из официальных источников, проверки данных и брифинги для семейных решений; не подает официальные формы и не дает обещаний о результатах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«高考志愿研究助手。Use when the user asks about 高考志愿、大学志愿、志愿填报、选大学、选专业、冲稳保、院校专业组…»

高考志愿研究助手。Use when the user asks about 高考志愿、大学志愿、志愿填报、选大学、选专业、冲稳保、院校专业组、位次择校、招生章程核验、一分一段、分数换位次、本科线、专科线、批次线、高考真题、院校专业信息、招生政策资料整理, or wants evidence-backed college application research for Chinese Gaokao. Builds official-source candidate matrices, data checks, and family decision briefs; it does not submit official forms or make outcome promises.

ClawHub Agent Skills автор: AIWareTop v1.0.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 679 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

Помощник по исследованию вступительных экзаменов в вузы Китая (Gaokao).

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

    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: 1. 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 679 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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Gaokao research helper that gathers official sources and builds user-directed research files without hidden credential use, persistence, or submission authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 июн. 2026 г.