SKILLEMALL.ai

BD junqi-dark-layout

Генерация 25-клеточной конфигурации для китайских шахмат (армейские шахматы) с закрытой расстановкой для двух игроков с помощью большой модели, а затем проверка жестких правил и рендеринг изображений с помощью Python. Используется, когда пользователь хочет расставить фигуры в армейских шахматах с закрытой расстановкой, хочет сгенерировать более стратегически продуманную расстановку в соответствии со стилем, хочет вывести карточку с изображением или нуждается в строгой проверке законности после генерации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用大模型生成中国军棋双人 25 格暗棋阵型,再用 Python 做硬规则校验与图片渲染。用于用户想要军棋暗棋摆阵、想按风格生成更有策略感的…»

使用大模型生成中国军棋双人 25 格暗棋阵型,再用 Python 做硬规则校验与图片渲染。用于用户想要军棋暗棋摆阵、想按风格生成更有策略感的布局、想输出图片卡片、或需要先生成再严格验合法性的场景。

ClawHub Agent Skills автор: imcaptor v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 738 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация 25-клеточной конфигурации для китайских шахмат (армейские шахматы) с закрытой расстановкой для двух игроков с помощью большой модели, а затем…

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

СправочникИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 4. 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 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: 79
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 738 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 98: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to only help generate, validate, and render Chinese Junqi layout cards, with no hidden network, credential, or persistence behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.