SKILLEMALL.ai

AC intimate-ch01-building-blocks

Помогает в изучении Главы 1 "Состав межличностных отношений" учебника "Тесные отношения" Миллера в рамках диалога. Используется, когда пользователь обсуждает, задает вопросы или применяет основные концепции этой главы (intimacy — близость, need to belong — потребность в принадлежности, attachment styles — стили привязанности, четыре типа: secure/preoccupied/fearful/dismissing — надежный/тревожный/боязливый/избегающий, avoidance of intimacy — избегание близости, anxiety about abandonment — беспокойство о покинутости, sex ratio — соотношение полов, gender roles — гендерные роли, androgyny — андрогинность, instrumental/expressive — инструментальный/экспрессивный, Big Five/neuroticism — Большая пятерка/нейротизм, self-esteem/sociometer — самооценка/социометр, sexual selection — половой отбор, parental investment — родительские вложения, paternity uncertainty — неопределенность отцовства). Использует постепенное раскрытие информации, читает детали из references/ по мере необходимости, естественно вводит знания из учебника в учебный диалог.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 1 章"人际关系的构成"。基于 Miller《Intimate…»

在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 1 章"人际关系的构成"。基于 Miller《Intimate Relationships》教材。当用户讨论、提问、或应用本章核心概念(intimacy 亲密关系、need to belong 归属需要、attachment styles 依恋类型、secure/preoccupied/fearful/dismissing 四类型、avoidance of intimacy 回避亲密、anxiety about abandonment 忧虑被弃、sex ratio 性别比率、gender roles 性别角色、androgyny 双性化、instrumental/expressive 工具性/表达性、Big Five/neuroticism 大五/神经质、self-esteem/sociometer 自尊/社会关系测量仪、sexual selection 性选择、parental investment 养育投入、paternity uncertainty 父系不确定)时使用。使用渐进式披露,按需读取 references/ 下的细节,把课本知识自然引入学习对话。

ClawHub Agent Skills автор: John Do v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 836 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает в изучении Главы 1 "Состав межличностных отношений" учебника "Тесные отношения" Миллера в рамках диалога.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

  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: 10. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 836 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only study aid for a textbook chapter, with no evidence of unsafe technical behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.