SKILLEMALL.ai

BC intimate-ch08-love

Помощь в изучении главы 8 «Любовь» учебника «Тесные отношения» (Intimate Relationships) Роланда С. Миллера. Основано на 6-м издании учебника. (любовь; романтическая любовь; дружеская любовь; сострадательная любовь; треугольная теория любви; близость; страсть; обязательства; Шкала страстной любви; Шкала любви; стили любви; эффект Coolidge) Использует постепенное раскрытие информации, чтение деталей из references/ по запросу, естественное введение знаний из учебника в учебный диалог

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 8 章"爱情"。基于 Rowland S. Miller《In…»

在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 8 章"爱情"。基于 Rowland S. Miller《Intimate Relationships》教材第 6 版。(love 爱情;romantic love 浪漫之爱;companionate love 相伴之爱;compassionate love 同情之爱;triangular theory of love 爱情三角理论;intimacy 亲密;passion 激情;commitment 承诺;Passionate Love Scale 爱之激情量表;Love Scale 爱情量表;love styles 爱恋风格;Coolidge effect 柯立芝效应)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 11 файлов тело ≈ 611 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощь в изучении главы 8 «Любовь» учебника «Тесные отношения» (Intimate Relationships) Роланда С.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 11. 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 611 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 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language study aid for a textbook chapter, made only of markdown instructions and reference notes, with no code execution or sensitive access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.