SKILLEMALL.ai

BC datawhale-learning

Изучите учебные пособия Datawhale Easy Vibe и Hello Agents на китайском языке и применяйте жизненный цикл разработки программного обеспечения, ориентированный на ИИ. Используйте для поиска оригинальных уроков, диагностики пробелов в знаниях, создания планов обучения на основе проектов или разработки рабочих процессов от идеи до производства с версионированными артефактами, непрерывной оценкой, контрольными точками проверки, средствами управления развертыванием и циклами обратной связи по инцидентам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Navigate the Chinese Datawhale Easy Vibe and Hello Agents tutorials an…»

Navigate the Chinese Datawhale Easy Vibe and Hello Agents tutorials and apply an AI-native software delivery lifecycle. Use to find original lessons, diagnose learning gaps, build project-based study plans, or design intent-to-production workflows with versioned artifacts, continuous evaluation, review gates, deployment controls, and incident feedback loops.

ClawHub Agent Skills автор: Blink Hsu v1.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 845 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Изучите учебные пособия Datawhale Easy Vibe и Hello Agents на китайском языке и применяйте жизненный цикл разработки программного обеспечения, ориентированный…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain references/source-catalog.md:237
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - [第一章 初识智能体](https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/45dd…c6e/docs/chapter1/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E5%88%9D%E8%AF%86%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93.md)
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain references/source-catalog.md:238
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - [第十章 智能体通信协议](https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/45dd…c6e/docs/chapter10/%E7%AC%AC%E5%8D%81%E7%AB%A0%20%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E9%80%9A%E4%BF%A1%
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain references/source-catalog.md:240
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - [第十二章 智能体性能评估](https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/45dd…c6e/docs/chapter12/%E7%AC%AC%E5%8D%81%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E6%80%A7
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain references/source-catalog.md:241
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - [第十三章 智能旅行助手](https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/45dd…c6e/docs/chapter13/%E7%AC%AC%E5%8D%81%E4%B8%89%E7%AB%A0%20%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%97%85%E8%A1%8C%
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain references/source-catalog.md:242
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - [第十四章 自动化深度研究智能体](https://github.com/datawhalechina/hello-agents/blob/45dd…c6e/docs/chapter14/%E7%AC%AC%E5%8D%81%E5%9B%9B%E7%AB%A0%20%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E6%B7

    Просканировано файлов: 9. 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 54/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 845 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
    • +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 learning navigator that searches a bundled source catalog and links users to original tutorial materials.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.