SKILLEMALL.ai

AC military-civilian-talent

Ассистент по подготовке кадров двойного назначения (военно-гражданского) на основе классического Справочника по подготовке кадров двойного назначения (военно-гражданского). Охватывает сельское хозяйство, машиностроение, строительство, электротехнику, фотографию, резьбу по печатям, кулинарию, бухгалтерский учет, управление и военные знания. Триггер: сельскохозяйственные знания, техническое обслуживание тракторов, строительные навыки, электроремонт, фотография, резьба по печатям, кулинарные навыки, бухгалтерские знания, сельский бизнес, военные темы. Ключевые слова: военно-гражданский, ферма, трактор, строительство, электрика, сельский.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Military-Civilian Dual-Use Talent Assistant based on the classic Milit…»

Military-Civilian Dual-Use Talent Assistant based on the classic Military-Civilian Dual-Use Talent Handbook. Covers agriculture, machinery, construction, electrical, photography, seal-carving, cooking, accounting, management, and military knowledge. Trigger: agricultural knowledge, tractor maintenance, construction skills, electrical repair, photography, seal carving, cooking skills, accounting knowledge, rural business, military topics. Keywords: military-civilian, farm, tractor, construction, electrical, rural

ClawHub Agent Skills автор: JohnSmithfan v2.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 501 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Ассистент по подготовке кадров двойного назначения (военно-гражданского) на основе классического Справочника по подготовке кадров двойного назначения…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникФинансыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 501 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only educational skill with disclosed hazardous topics, but it does not install code, request access, or hide privileged behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.