SKILLEMALL.ai

AC knowpitch

Разбирает области знаний на "футбольную команду" для глубокого изучения и полного объяснения. Триггеры: kp11/kpt/kpitch/knowpitch + тема; изучение формаций, карты знаний, коды позиций 4-3-3/CB/CDM/AMD + обучение; "объясни через футбольную формацию", "выстрой в команду". Результат: схема формации SVG + карточки игроков (в стиле ELI5) + тактическая доска (путь обучения и связи). НЕ использовать для: быстрого объяснения концепций (используйте ELI5), ментальных карт, флэш-карточек, тем не связанных с знаниями (эмоции/консультации), отчетов, требующих точных данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用足球阵型把知识领域拆解成"一支球队"来深入学习与讲透。 触发:kp11/kpt/kpitch/knowpitch + 主题;阵型学习、知识…»

用足球阵型把知识领域拆解成"一支球队"来深入学习与讲透。 触发:kp11/kpt/kpitch/knowpitch + 主题;阵型学习、知识阵型图、 4-3-3/CB/CDM/AMD 等位置代码+学习;"用足球阵型讲"、"排成球队"。 产出:阵型图 SVG + 球员卡(ELI5 风格)+ 战术板(学习路径与连线)。 Do NOT use for: 快速概念解释(用 ELI5)、思维导图、闪卡、 非知识类主题(情感/咨询)、需要精确数据的报告。

ClawHub Agent Skills автор: AllenLin v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 554 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 ч назад

Разбирает области знаний на "футбольную команду" для глубокого изучения и полного объяснения.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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: 5. 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 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 202
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2554 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 223 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 202 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a learning aid that turns a topic into a football-formation study card and local SVG diagram, with only minor language-default considerations.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 сент. 2026 г.