SKILLEMALL.ai

BF ee-ai-toolkit

Набор ИИ-инструментов для инженеров-электриков. Для вопросов, связанных с ИИ в электротехнике, электротехникой и ИИ, инженерией подсказок, энергетическими системами, интеллектуальными сетями, электрическими расчетами, автоматизацией проектирования, визуализацией данных, оптимизацией, карьерным набором инструментов, а также 100 примерами скриптов на Python для электротехники.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«电气工程师 AI 工具包。用于 AI in Electrical Engineering、电气工程 AI、prompt engineerin…»

电气工程师 AI 工具包。用于 AI in Electrical Engineering、电气工程 AI、prompt engineering、power systems、smart grids、electrical calculations、design automation、data visualization、optimization、career toolkit、以及 100 个电气工程 Python 示例脚本相关问题。

ClawHub Agent Skills автор: John Do v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 211 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор ИИ-инструментов для инженеров-электриков.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/source-html/, assets/source-html.tar.gz

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/source-html/, assets/source-html.tar.gz
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 80. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/source-html/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/source-html.tar.gz

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/source-html/, assets/source-html.tar.gz
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): assets/source-html/, assets/source-html.tar.gz
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 211 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)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent electrical-engineering education toolkit with local example scripts; one prompt-logging demo writes user-entered prompts to a local file, so users should avoid entering secrets there.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.