SKILLEMALL.ai

AB thesis-conclusion-writer

Пишите подробные, академически строгие разделы Заключения или финальные главы Заключения для диссертаций, выпускных работ, студенческих работ, дипломных работ, статей в стиле журналов и исследовательских отчетов на основе полной информации пользователя о диссертации, реферате, результатах, обсуждении, выводах, вкладе, ограничениях и будущих исследованиях. Используйте, когда пользователи просят написать, составить, расширить, отполировать или структурировать только раздел Заключение/Заключения/结论/研究结论/结论与展望. По умолчанию используйте тот же доминирующий язык, что и в диссертации, если пользователь не запросил другой язык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write detailed, academically rigorous Conclusion sections or final con…»

Write detailed, academically rigorous Conclusion sections or final conclusion chapters for theses, dissertations, undergraduate papers, graduation theses, journal-style papers, and research reports from a user's complete thesis, abstract, results, discussion, findings, contribution, limitations, and future-research information. Use when users ask to write, draft, expand, polish, or structure only the Conclusion/Conclusions/结论/研究结论/结论与展望 section. Default to the same dominant language as the thesis unless the user requests another language.

ClawHub Agent Skills автор: John Do v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 149 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Пишите подробные, академически строгие разделы Заключения или финальные главы Заключения для диссертаций, выпускных работ, студенческих работ, дипломных…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ГенераторИсследованияИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 4. 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 73/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 35, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1149 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only thesis conclusion writing skill with a minor language-label mismatch, but no evidence of unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.